【摘 要】
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在前馈控制中,需要尽可能的去除前馈控制器对系统模型的需求,同时保证高精度和鲁棒性.本文提出了一种数据驱动的将迭代前馈调参与迭代学习控制进行结合的方法,通过引入基函数
【机 构】
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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,中国科学院大学
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在前馈控制中,需要尽可能的去除前馈控制器对系统模型的需求,同时保证高精度和鲁棒性.本文提出了一种数据驱动的将迭代前馈调参与迭代学习控制进行结合的方法,通过引入基函数参数化的前馈控制器和输入整形滤波器,使用梯度下降法求解最优系统前馈控制器,消除期望轨迹引入的扰动;通过迭代学习控制,消除系统重复性扰动,进一步提高控制精度.算法具有不依赖系统模型,高精度,适用于变轨迹任务的优点.文中给出了相应的仿真,并应用到一个直线电机系统,通过实验验证了算法的有效性.
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