【摘 要】
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针对现有间接迭代学习控制方法中存在的设定点更新律结构及学习增益固定、只限于线性系统、无高阶更新律等问题,本文提出了一系列间接自适应迭代学习控制（Indirect Adaptive Iterative Learning Control,i AILC）方法,并进行了严格的理论证明及仿真验证。主要内容如下:1、针对模型信息已知的重复线性系统,从简单到复杂,依次设计了内环为比例（Proportional,
【基金项目】
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国家自然科学基金:“基于子空间特征相似性的数据驱动主动学习控制”（61873139）,“山东省泰山学者项目”； 山东省重点研发项目:“智能工业机器人的学习控制及一致性问题研究”（2018GGX101047）； 山东省自然科学基金:ZR2019MF036；
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针对现有间接迭代学习控制方法中存在的设定点更新律结构及学习增益固定、只限于线性系统、无高阶更新律等问题,本文提出了一系列间接自适应迭代学习控制（Indirect Adaptive Iterative Learning Control,i AILC）方法,并进行了严格的理论证明及仿真验证。主要内容如下:1、针对模型信息已知的重复线性系统,从简单到复杂,依次设计了内环为比例（Proportional,P）、比例-微分（Proportional-Derivative,PD）及比例-微分-积分（ProportionalIntegral-Derivative,PID）控制器的i AILC方法。首先提出一个理想非线性形式的设定点更新律,之后使用迭代动态线性化（Iterative Dynamic Linearization,IDL）方法,将非线性的更新律转化为线性参数化的形式,并对其中的未知参数提出了自适应迭代估计算法。由于引入了自适应机制,相较于增益固定的间接迭代学习控制方法,i AILC处理不确定性和扰动的能力更强。2、针对模型信息未知的重复非线性非仿射系统,从简单到复杂,依次设计了内环为P、PD及PID控制器的i AILC方法。使用IDL的方法,将非线性系统等价地转化为一个带有参数迭代估计律的线性数据模型,据此展开后续的控制器设计及收敛性分析。所提控制方法的设计和分析都是在数据驱动的框架下完成的,没有用到系统的任何模型信息,仅利用了测量到的输入、输出数据。3、针对模型信息未知的重复非线性非仿射系统,设计了高阶i AILC方法,相较于低阶i AILC,高阶i AILC使用前几次迭代的跟踪误差,进一步提高了控制性能。4、理论分析及仿真证实了以上方法的有效性。
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