非线性系统的迭代学习控制及其算法实现

研究了非线性系统的学习控制方法,首先,对学习控制方法在目前发展中所存在的一些问题进行了分析,在此基础上,通过引进新的(λ,ξ)-范数及新的算法,克服了这一理论研究中所存在的一些困难,避免了以上问题的出现,获得了控制算法全局收敛和目标跟踪精度较高的结果,而且对所给算法的可实现性问题进行了分析。

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第 1 9卷第 2期 20 0 2年 4月文章编号：10 00—85 (. 2 o—06 122o )2 1 o 7—0 6

控制理论与应用 CON I ROL THEORY AND I l删 AP I ( S

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非线性系统的迭代学习控制及其算法实现谢胜利谢振东田森平 ( .卣理工大学无线电与自动拉{研究所。 1华 5 I广州 . (4; . 5] 0 2华南理工大学自 l6动忧系-广州 .1o ) 5￣4 o

摘要：究了非线性系统的学习控制方法 .先，研首对学习控制方法在目前发展中所存在的一些问题进行了分析；在此基础上，通过弓进新的( )范数及新的算法， I,一克服了这一理论研究中所存在的一些困难，避免了以上问题的出现，得了控制算法全局收敛和目标跟踪精度较高的结果 .获而且对所给算法的可实现性问题进行了分析关键词：非线性系统；选代学习控制；( )范数；算法 , -新文献标识码： A

I e a i e Le r i g Co t o nd Al o i m a ia i n t r tv a n n n r la g rt h Re lz to o n i e rS se fNo ln a y t ms XI h n l . X E h n o g a d T AN e pn￣ E S e gi I 2 ed n n I S n ig ( Is￣to aJ, en gadAu m u￣t l o t C i nv￣t o ehoo y ￣ n- u 5(4, i; 1 nt e fIdOE i ￣￣ en n t a eC r,Suh hn U i y f cn l o o a e T g C g mo, 160 P R 0Ia]口 2 )pll f uo t￣ ot Nn iefyo emooy。G ghu 5( 4, . i ) Iea t o t i,S u C aUnv i f d l ta￣t A mac h￣t T g￣n zo, 160 P R Ola] m A sr e:A i u￣ t s d n te la ig c nr l to f岫 b ia t ds s c i ma eo e r n o t h d f h n O me n nie r ytr s 'a t n ls s目 o l a s n .F,i a ay e m n s e m ￣ p e ms

m t en￣ o t l to . 1

n yi rd c gn w ( )T n h a m gc n o me d 1 l,b m o u i e,一 el r h e n m a dmw a o t gdh l m,i sm om ssr d f ut nte t t lt￣ ol i cl l ￣ f i yi h r s ac n b a sⅡe 0 ec n e g n e o e c nr l ee r h a d o ti n 1 b o v r e c ft o t h o o m fⅡ i i u s d sd s se, c血m n e tre a kn i I ra ca c .T e rai￣ t a d t g t rc ig o lg c l' y h t a y h a t f 1 a e z

Ke ywod:nnna s ms iri er g ot l^ )T帆；nw r s o ler yt;t av amn n o;(, -0 i s e e lel c r’ 2e[ J/￣g ,

1引言 ( t d co ) I r ut n no i 学习控制方法是控制理论中近年产生的一种新方法，在一类具有较强的非线性耦台和较高的位它置重复精度的动力学系统 (捌如工业机器人、数控机床等 )控制中有着很好的应用， A￣o l,的如 r lt】 oJ Pak 2 T s i au 3 r[j ohh r[ J , .

谢振东[J谢胜利【, )这一控制方 1, 4 11等 56 .

法正在逐步形成控制理论领域中的一个新方向 .正是因为该控制方法的基本理论还未完全建立，目故前的研究中还存在着这样或那样的缺陷或不足，主要表现在以下几个方面，其一：习控制不收敛，学而导致目标跟踪精度太差， D n i Dm e例 awe, 'w i和 L, S h o[ ,

D so .种控制方法， uk H等这只

是利用控制系统先前的控制经验，据测量系统的根

G g”等；二：习控制过程不是全局而 o r[J其学

实际输出信号和期望信号，寻找一个理想的输入来特征曲线，被控对象产生期望的运动 .寻找”使“的过程就是学习控制的过程 .而且在该学习过程中，只需

只是局部收敛， T m h[, e- og K c 例 o oe J T aY n u[, P sulL]; a a 1等其三：习控制过程依赖于看起来似 q e9学

乎已知，实际上是未

知的 ()的一些信息，但 f例 T eJo g Jn【 a .e n a g驯 ,

要测量实际输出信号和期望信号，被控对象的动对力学描述和参数估计的复杂计算均可简化和省略 . 因这一方法已在控制理论领域引起了广泛的关注，其应用不仅限制于机器人控制领域 ( Ku J如 c, W a g n[ ,

Ta ogK c jGe, yn e Y n u_ _ r - 5 H u.

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