基于最优控制迭代学习算法的收敛性研究*

作者：杨亮亮，胡建 日期：2018-05-31/span> 浏览：2353 查看PDF文档

                                                           基于最优控制迭代学习算法的收敛性研究*

                                                                             杨亮亮，胡建

                                                    (浙江理工大学 机械与自动控制学院，浙江 杭州 310018)

摘要：针对迭代学习控制算法在线性离散系统中的收敛性问题，建立了直线电机的离散化数学模型，并将迭代学习控制算法运用到电机控制系统，对其稳定性和收敛性进行了研究。提出了一种基于最优控制理论的迭代学习控制算法，利用迭代学习控制的收敛条件对所提出的控制算法的稳定性和收敛性条件进行了分析，并在前馈及反馈二自由度控制结构的基础上进行了控制器的设计；同时通过对前馈控制力引入一个加权矩阵系数，提高了基于最优控制理论的迭代学习控制算法的收敛速度，将其运用到Matlab仿真平台和实际机电控制系统。研究结果表明:基于最优控制理论和加权矩阵系数的迭代学习控制算法收敛效果显著，提高了运动轨迹跟踪性能。

关键词：迭代学习控制；最优控制；收敛性；加权矩阵系数

中图分类号：TH39；TM34                       文献标志码：A                      文章编号：1001-4551(2018)04-0397-05

本文引用格式：
杨亮亮，胡建.基于最优控制迭代学习算法的收敛性研究［J］.机电工程，2018，35(4)：397-401.
YANG Liang liang, HU Jian. Research of convergence based on optimal control iterative learning algorithm［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2018，35(4):397-401.
《机电工程》杂志：http://www.meem.com.cn