可变学习增益的迭代学习控制律  

Iterative learning control law with variable learning gain

作　　者：徐敏[1] 林辉[2] 刘震[2] 

机构地区：[1]南昌大学信息工程学院,江西南昌330029 [2]西北工业大学自动化学院,陕西西安710072

出　　处：《控制理论与应用》2007年第5期856-860,共5页Control Theory & Applications

基　　金：航空基金资助项目(04F53036)

摘　　要：基于迭代学习控制理论提出了一种可变学习增益的迭代学习律,在非线性系统中对期望轨迹进行跟踪,与学习增益不变的迭代学习控制相比较,收敛速度得到很大的提高;通过对其收敛性进行严格的数学证明,得到了迭代学习律收敛的充分条件;在单机无穷大系统中,将该控制律应用于同步发电机的励磁控制,仿真结果表明该控制律的有效性,改善了控制的动态特性,有利于提高电力系统稳定性.An iterative learning law with variable gain is proposed based on iterative learning control theory. The convergence is strictly proved mathematically and sufficient conditions are obtained. The control law is then applied to the excitation control of synchronous machines in single machine to infinite system. Simulations are also performed by in the single machine to infinite system to demonstrate the validity and universality of the method.

关 键 词：迭代学习控制 单机–无穷大系统 收敛性 同步发电机 励磁控制 

分 类 号：TP13[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]