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迭代学习控制(ILC)是一种新型控制算法,它不依赖于动态系统的精确数学模型,通过重复执行同一任务来减少误差,使系统输出尽可能逼近理想输入。它的研究对那些有着非线性、复杂性、难以建模以及高精度轨迹控制问题有着非常重要的意义。本文首先介绍了ILC的基本知识,包括提出的历史,数学描述以及常用的学习律。然后分别研究了开环、闭环和开闭环ILC的结构、算法及其收敛性。最后给出各种不同ILC的MTALAB仿真实例,证明了各种ILC的可行性和有效性。