基于模糊滑模控制的迭代学习控制算法研究

论文摘要

迭代学习控制是采用“在重复中学习”的学习策略，它具有记忆系统和经验修正机制。它是以控制系统的实际输出与期望输出之间的偏差来不断修正控制信号，从而提高控制系统的跟踪性能。传统的迭代学习控制算法中的外部参数对迭代学习算法的收敛性和收敛速度的影响非常大，由此引申出利用优化理论来设计迭代学习控制律的思想。为了减小外部干扰及参数扰动对迭代学习控制算法的影响，本文针对连续系统建立一种基于等效控制的模糊滑模变结构迭代学习控制算法。该算法将滑模控制器引入迭代学习控制算法中，用于弱化外部干扰及参数扰动对算法的精确度的影响，再将模糊控制与滑模变结构控制相结合，控制信号被模糊控制柔化，从而改善了传统滑模控制的抖振现象。一般来说，在基于等效控制的滑模控制器中，由等效控制和切换控制组成控制律，等效控制将系统状态保持在滑模面上，切换控制迫使系统状态在滑模面上滑动。利用模糊规则和等效控制原理，建立模糊滑模控制器，从而消除抖振。最后，本文对基于模糊滑模变结构控制的迭代学习控制算法进行了分析研究，对比分析得出，模糊滑模变结构迭代学习控制算法可以有效地减小外部干扰和参数扰动对控制算法的影响，同时具有更好的收敛效果。模糊滑模迭代学习控制算法在实际应用中具有很好的应用前景。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究的背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 迭代学习控制的研究现状
• 1.2.2 滑模变结构控制的研究现状
• 1.3 迭代学习算法的控制策略
• 1.4 本文的主要工作及内容
• 第二章 控制理论基础
• 2.1 迭代学习控制理论
• 2.1.1 迭代学习控制概述
• 2.1.2 迭代学习控制的基本问题
• 2.2 滑模变结构控制理论
• 2.2.1 滑模变结构控制概述
• 2.2.2 滑模变结构控制基本理论
• 2.2.3 滑模变结构控制系统的不变性
• 2.2.4 滑模变结构控制系统的抖振问题
• 2.3 模糊控制理论
• 2.3.1 模糊数学基本理论
• 2.3.2 模糊控制概述
• 2.3.3 模糊滑模控制的基本原理
• 2.4 本章小结
• 第三章 模糊迭代学习控制
• 3.1 模糊PID 迭代学习算法
• 3.1.1 PID 迭代学习控制
• 3.1.2 模糊PID 迭代学习控制
• 3.2 TSK 模糊神经网络迭代学习算法
• 3.3 本章小结
• 第四章 基于模糊滑模变结构控制的迭代学习算法研究
• 4.1 引言
• 4.2 等效控制及滑动模态方程
• 4.2.1 等效控制
• 4.2.2 滑动模态运动方程
• 4.2.3 控制器的设计
• 4.2.4 仿真分析
• 4.3 基于等效控制的模糊滑模控制算法
• 4.3.1 控制器的设计
• 4.3.2 仿真分析
• 4.4 基于模糊滑模控制的迭代学习算法研究
• 4.5 仿真分析
• 4.6 本章小结
• 第五章 模糊滑模迭代学习控制的应用
• 5.1 控制系统描述
• 5.2 仿真分析
• 5.3 本章小结
• 结论与展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录