采样迭代学习控制算法研究

被引量 : 2次 | 上传用户:majian198522
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
迭代学习控制算法(Iterative Learning Control,简称ILC)由Arimoto等人于1984年正式提出,它主要适用于具有重复运动的被控系统,将输出信号与给定的目标信号进行比较,以两者的偏差来不断修正不理想的控制信号,使得系统的输出不断接近目标信号,从而实现有限区间上的完全跟踪任务。自从迭代学习控制算法提出以来,研究人员针对不同类型的研究对象提出了形式多样的迭代学习控制律,并且利用各种数学方法,在合理的假设下证明了控制律的收敛性并得到了收敛条件。迭代学习控制算法得到了长足的
其他文献
在整个机器视觉系统中,其最大的功能是在实际工况中提高生产的自动化程度和效率。在许多工作中,有很多是不太适合于人亲身去操作还有的人的眼睛不能满足工业要求,这里就经常用机器视觉来替代人工视觉,可以说机器视觉给现代工业带来了新的革命,加速了工业自动化的脚步。在整个机器视觉系统中,工业相机是机器视觉系统中的一个关键组件,选择合适的工业相机也是机器视觉系统设计中的重要环节,工业相机直接决定所采集到的图像分辨
评估工业过程运行的经济性能水平,并给出正确的优化思路对工厂保持高效生产状态有着重要意义,有效的经济性能评估方法能够在不影响系统正常运行的情况下提升企业生产效益。实际
网络信息的海量增加使得信息检索成为信息获取的重要途径,但是,传统的基于关键词在很多场合下并不能满足日益增长的各种信息获取的需求。比如,对于存在供需双方的搜索,如求职
随着互联网的发展和视频设备的普及,电影、体育、新闻、视频监控等领域的视频内容爆炸性地增长。如何能够方便快捷地从海量视频数据中搜索到感兴趣的内容成为了一个亟待解决的
风能是一种清洁的可再生能源,地球上的风能资源不仅蕴量丰富,而且分布范围广泛。当前,传统能源、电力紧缺及环境污染问题日益严重,开发利用风能等可再生能源成为世界能源可持续发展战略的重要组成部分,风力发电是当今新能源开发利用中技术成熟、最具备开发条件的项目。在风力发电中控制技术占有越来越重要的地位,本文以额定风速以下最大风能捕获为目标,基于增益调度控制和反馈线性化控制方法对转速控制问题进行了研究。本文以
传统苯乙烯工业流程设计过程冗长,尤其是设备选型阶段,通常需要苯乙烯领域专家的全程参与,这不仅造成人力、物力和财力的浪费,同时制约着苯乙烯流程设备选型知识的复用,进一步影响
课题来源于某无缝钢管生产线自动化升级改造项目。本文首先详细介绍了国内外无缝钢管行业的现状和发展趋势,全面分析了无缝钢管生产线的工艺流程以及整个控制系统的要求,在仔
纳米通道检测技术是分析化学领域一种十分重要且被广泛应用的技术,基于该技术的DNA测序方法被认为是最具潜力的第三代DNA测序技术。该技术通过在纳米通道两端施加电压,促使被分
多模型二阶段自适应控制器是一类新型的多模型自适应控制器,该控制器协调交叉利用了所有自适应模型提供的系统信息进行参数辨识,可以有效地减少模型的数量,最少仅需要n+1个模型
对单幅图像进行深度估计,从而恢复场景的三维结构信息,有助于我们探测目标位置、进一步理解场景。热像仪通过探测目标场景的热辐射将场景温度信息以图像形式显示,对热成像进行深