迭代学习控制PPT幻灯片课件(PPT 25页).pptx
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1、 迭代学习控制(迭代学习控制(ILC)的应用)的应用 某某某12第1页,共25页。目录010203简单介绍应用总结22022-7-31第2页,共25页。提出人们在研究高速运动的工业机械手的控制问题时,提出了这样一个思想:不断重复一个同样轨迹的控制尝试,并以此修正控制律,可能可以得到非常好的控制效果。Arimoto等人于1984年正式提出了迭代学习控制(iterative learning control,简称ILC)方法。32022-7-31第3页,共25页。数学描述42022-7-31第4页,共25页。期望轨迹输出变量输入变量(控制量)误差 通过对被控系统进行控制尝试,以输出信号与给定目标的
2、偏差修正不理想的控制信号,使得系统的跟踪性能得以提高。新的控制量存入存储器,刷新旧控制量;在施加控制时,需从存储器中取出控制量。可以看到迭代学习控制算法可利用的信息要多余常规的反馈控制算法。基本原理52022-7-31第5页,共25页。实现有限区间上的完全跟踪任务,希望实现被控系统的输出零误差地完全跟踪期望轨迹目标目标具有重复运动特征的被控系统,具有较强的非线性耦合、较高的位置重复精度、难以建模和高精度轨迹跟踪控制要求的动力学系统使用范围使用范围勤奋务实勤奋务实62022-7-31第6页,共25页。在倒立摆控制上的应用在机器人中的应用在生产机械中的应用与其他先进控制技术的结合72022-7-3
3、1第7页,共25页。在倒立摆控制上在倒立摆控制上的应用的应用Part 182022-7-31第8页,共25页。闭环D型迭代学习控制闭环D型迭代学习控制010304倒立摆示意图92022-7-31第9页,共25页。状态空间方程102022-7-31第10页,共25页。应用效果112022-7-31第11页,共25页。在机器人中的应在机器人中的应用用Part 2122022-7-31第12页,共25页。u由于机器人是高度的非线性、强耦合的动力学系统,而且在许多情况下系统的动力学模型是未知的,或者不是完全己知的,因此利用传统的控制理论很难实现对机器人的高精度跟踪控制。近年来,迭代学习控制理论由于在不
4、精确已知受控对象动力学特性的情形下具有综合结构简单、在线计算量小等特点,因此受到了控制界的广泛关注,人们针对各种机器人系统的跟踪控制提出了相应的有效算法。u针对单自由度机器人这样一类非线性时变系统讨论一种同时利用比例和微分作用的开闭环PD型迭代学习律。132022-7-31第13页,共25页。开闭环PD型迭代学习控制142022-7-31第14页,共25页。状态空间方程152022-7-31第15页,共25页。开闭环PD型迭代学习误差曲线应用效果162022-7-31第16页,共25页。应用效果采用开闭环P型学习律的输出曲线采用开闭环PD型学习律的的输出曲线172022-7-31第17页,共2
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