线性系统高阶内模迭代学习控制研究  

High-order Internal Model Iterative Learning Control for Linear Systems

作　　者：李越峰 柳春平[2] 

机构地区：[1]绍兴市工业科学设计研究院,浙江绍兴312000 [2]绍兴文理学院工学院,浙江绍兴312000

出　　处：《绍兴文理学院学报》2012年第8期21-25,共5页Journal of Shaoxing University

摘　　要：针对迭代域变化的参考跟踪轨迹问题,提出了高阶内模迭代学习控制方法.通过将高阶内模引入到迭代学习控制中,形成新的迭代学习控制算法.设计了合适的学习增益,满足连续线性时变系统的收敛条件,并证明了控制算法的有效性.In this work we focus on iterative learning described by a high -order internal model （HOIM）. control （ILC） for iteratively varying reference trajectories The high - order internal model （HOIM） is formulated as a polynomial between two consecutive iterations by inserting it into the control input of the ILC. Appropriate learning control gains are designed to meet the convergence conditions of continuous linear time varying （LTV） systems, thus verifying the effectiveness of the control algorithm.

关 键 词：线性系统 迭代学习控制 高阶内模方法 

分 类 号：TP273.22[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]