迭代学习控制重复控制
重复控制综述
重复控制综述
重复控制是综合运用控制理论、信息处理和计算机等科学技术，利用自动控制系统实现对信号的重复性处理，从而获得更高的控制效果的一种技术。
它能在控制过程中实现信号的重复性，以达到更好的控制效果。
随着科学技术的发展，重复控制的应用也非常广泛。
重复控制可以将复杂的控制任务简化为重复的控制任务，这样就可以更好地控制复杂的系统。
重复控制可以将复杂的系统分解成几个简单的系统，然后重复这些简单系统，以实现最终的控制目标。
此外，重复控制还可以有效控制系统的传递函数，从而实现更好的控制效果。
重复控制具有良好的稳定性和可靠性，可以实现高精度的控制。
重复控制系统具有良好的可靠性，可以有效地抵抗外部干扰，保持系统的稳定性。
此外，重复控制还可以结合自动测试技术，有效地实现自动化测试，从而提高测试效率。
重复控制已经在航空航天、军事工程、高科技产品等领域应用非常广泛。
在航空航天领域，重复控制可以用于飞行器的控制，进行自动驾驶、自动降落等操作；在军事工程领域，重复控制可以用于武器系统的控制，实现自动
导弹发射等操作；在高科技产品领域，重复控制可以用于自动机器人的控制，实现自动装配等操作。
重复控制也可以应用于生物医学领域，用于实现自动化的诊断技术，提高诊断的准确性，同时也可以实现自动化的临床治疗技术，提高治疗的效果。
此外，重复控制还可以用于环境监测领域，用于实现自动化的气象监测，从而更好地预测气象变化，有效防范灾害。
重复控制可以使控制系统获得更高的精度和可靠性，因此它已经成为当今社会中控制系统中不可缺少的一部分，并在各个领域得到了广泛的应用。
迭代学习控制方法
迭代学习控制方法迭代学习控制方法是一种通过反复试验和调整参数来逐步优化系统性能的控制方法。
迭代学习控制方法可以应用于各种不确定性和非线性的系统中，通过不断学习和改进来逐步提高控制系统的性能。
迭代学习控制方法主要包括模型无关法和模型相关法两种类型。
模型无关法是指在系统没有可用的数学模型时，通过试验和调整参数来直接改进控制系统的性能。
这种方法不需要系统的具体模型，只需要通过试验来收集系统的性能数据，通过试验数据来调整参数，并根据试验数据来改进控制策略。
模型无关法最大的优点是适合于复杂的非线性系统，但是其缺点是需要大量的试验数据和系统响应时间较长。
模型相关法是指在系统具有可用的数学模型时，通过试验和调整参数来优化控制系统的性能。
这种方法可以充分利用系统的数学模型来进行预测和优化，通过试验数据和模型预测来调整参数，并更新模型参数和控制策略。
模型相关法的优点是可以充分利用系统模型来进行预测和优化，系统响应时间较短，但是其缺点是对系统模型的准确性要求较高。
在迭代学习控制方法中，主要的算法包括模型参考自适应控制算法、增强型模型参考自适应控制算法和无模型自适应控制算法等。
模型参考自适应控制算法是最基本的迭代学习控制算法，其通过比较系统输出和参考模型输出的误差来调整参数，并更新控制策略。
增强型模型参考自适应控制算法在模型参考自适应控制算法的基础上加入了增益调整和鲁棒性改进等技术，以提高系统的稳定性和性能。
无模型自适应控制算法是一种不依赖数学模型的迭代学习控制算法，其通过试验数据和模型预测来调整参数，并逐步提高控制系统的性能。
迭代学习控制方法在各种控制系统中具有广泛的应用。
例如，在机器人控制系统中，迭代学习控制方法可以通过不断试验和调整参数来提高机器人的运动精度和轨迹跟踪性能。
在智能电网控制系统中，迭代学习控制方法可以通过试验和调整参数来提高电网的稳定性和负荷均衡性。
在医疗设备控制系统中，迭代学习控制方法可以通过不断试验和调整参数来提高设备的性能和治疗效果。
柔性模具成形的6大关键技术，不是只能做飞机蒙皮零件
柔性模具成形的6大关键技术，不是只能做飞机蒙皮零件传统的金属板料加工方法主要用模具在压力机上进行冷冲压成形，具有生产效率高、适用于大批量生产的优点。
随着市场竞争日趋激烈，产品的更新速度日益加快，新产品成形模具的开发往往成本高、风险大、耗时长、柔性差。
因此，迫切需要一种能够降低新产品模具开发成本和风险并缩短研制周期的新技术。
柔性模具技术就是为适应这一趋势而发展起来的一种柔性生产技术。
柔性模具技术的基本思想是采用可变形的结构或材料去代替或部分代替传统的刚性模具用来加工制造不同形状的零件。
它可以显著降低零件的制造成本，缩短零件的制造周期，是一种越来越受到人们重视的快速制造技术。
本文在国内外研究成果的基础上，总结分析了柔性模具的关键技术和发展趋势。
柔性模具成形方法1.多点刚模成形方法多点柔性模具技术又称为可重构离散模具技术，它采用若干个规则排列的、高度可调的基本体，通过其端面形成多点可调的包络面，以代替传统刚性模具。
在1985到1991年，MIT和Cyril Bath公司及海军研究实验室设计制造了一种新型的可自动调整型面的拉伸成形离散模，使用时其表面覆一层弹性垫层以防止板料表面产生凹坑。
模具的结构形式和基本单元体的结构如图1所示。
波音、空客等公司都陆续购买、引进了多台蒙皮拉伸成形柔性离散模，进行蒙皮零件的拉伸成形。
国内北京航空制造工程研究所在现有柔性多点模具基础上，针对大型柔性多点模具，采用新型的调形驱动机构及伺服轴离合复用技术，实现与冲头驱动源分合，大大减少了驱动电机的数量，并开发出了具有价格竞争力的蒙皮拉伸成形多点模系统。
李明哲从90年代初期就开始进行离散模冲压技术的研究，开发了专用成形设备，取得了一系列的成果，在建筑结构件与装饰件、高速列车流线型车头覆盖件、船体外板及人脑颅骨修复体等产品的成形上发挥了重要作用。
图2（a）是利用片层式离散模进行的拉弯成形实验装置。
离散模应用拉弯成形时，由于型材拉弯零件截面复杂不同于板料拉形，因此需要模块化的结构。
重复控制
简介重复控制是日本的Inoue于1981年首先提出来的，用于伺服系统重复轨迹的高精度控制。
重复控制之所以能够提高系统跟踪精度，其原理来源于内模原理。
编辑本段原理加到被控对象的输入信号除偏差信号外，还叠加了一个“过去的控制偏差”，该偏差是上一个周期该时刻的控制偏差。
把上一次运行时的偏差反映到现在，和“现在的偏差”一起加到被控对象进行控制，这种控制方式，偏差重复被使用，称为重复控制。
经过几个周期的重复控制之后可以大大提高系统的跟踪精度，改善系统品质。
这种控制方法不仅适用于跟踪周期性输入信号，也可以抑制周期性干扰。
在重复控制中，一般期望重复控制作用在高频段的增益渐小。
为此，在重复控制中经常加入低通滤波器低通滤波器[1]式中，Tq>0为滤波器的时间常数。
重复控制信号为周期性信号，其基本构造如图所示，r为周期参考信号。
应用重复控制不仅可以提高系统的跟踪精度，还可以提高系统的鲁棒性。
重复控制系统原理图重复控制是基于内模原理的一种控制方法。
所谓内模原理，即在一个闭环调节系统中，在其反馈回路中设置一个内部模型，使该内部模型能够很好地描述系统外部信号特性，通过该模型的作用可使系统获得理想的指令跟踪特性，具有较强的扰动抑制能力。
内模原理的本质是将系统外部信号动态模型(即为内模)植入控制系统内以此来构成高精度的反馈控制系统，使系统能够无静差地跟随输入信号。
本文提出一种重复控制的控制方案，利用重复控制器来跟踪周期性参考指令信号，减小输出电压谐波，同时电流环控制改善系统的动态性能。
并根据该控制方案，设计和调试了一台基于DSPTMS320I"F2407A控制的单相1kW逆变器，仿真和实验结果均验证了该方案的良好性能。
1 重复控制的基本理论重复控制是基于内模原理的一种控制思想。
它的内模数学模型描述的是周期性的信号，因而使得闭环控制系统能够无静差地跟踪周期信号。
单一频率的正弦波是典型的周期信号，它的数学模型为那么只要在控制器前向通道串联上与输入同频率的正弦信号，就可以实现系统的无静差跟踪。
迭代学习控制方法
迭代学习控制方法
迭代学习控制方法是一种基于迭代更新的学习算法，通常用于解决复杂的控制问题。
这种方法通过反复调整控制策略，以逐渐逼近最优解。
迭代学习控制方法通常包括以下几个步骤：
1. 设定初始控制策略：首先需要确定一个初始的控制策略，这可以是随机生成的，也可以是基于经验或先验知识的策略。
2. 执行控制策略：使用当前的控制策略来执行控制动作，以获取系统的反馈。
3. 评估控制策略的性能：根据系统的反馈信息，评估当前控制策略的性能，通常使用某种性能指标来衡量。
4. 更新控制策略：根据评估的结果，对当前的控制策略进行调整和更新，以使性能指标得到改进。
5. 重复上述步骤：反复执行上述步骤，直到控制策略收敛到最优解或达到满意的性能水平。
迭代学习控制方法可以应用于各种控制问题，包括机器人控制、智能系统控制、自动驾驶等。
它通常基于强化学习、优化算法或进化算法等技术，能够在复杂的
环境中实现自适应和优化控制。
因此，迭代学习控制方法在实际应用中具有广泛的应用前景。
智能控制-第6章-学习控制--迭代学习控制
智能控制基础
目录
6.1 迭代学习控制 6.2 增强学习
2/51
6.1 迭代学习控制
6.1.1 迭代学习控制的基本思想 6.1.2 线性时变系统的迭代学习控制 6.1.3 一类非线性动态系统的迭代学习控制 6.1.4 多关节机械手的迭代学习控制
6.1.5 迭代学习控制面临的挑战
u
j f
(t
)
在整个时间
域［0，T］内收敛于ud (t)，则系统的跟踪误
差可以达到任意精度。
❖这样，系统的轨迹跟踪控制问题就归结为寻
求在时间域［0，T］上一致收敛于 ud (t)的前
馈输入控制序列
{u
j f
(t)}
的问题了。
33/51
梯度法
❖定义指标函数
1
Ej 2
t
( ud
(t
)
u
j f
(t
))2
u
j
(t
)
ubj
(t
)
u
j f
(t
)
其中 ubj (t) Rn 为误差反馈控制项，且 ubj (t ) K( xd (t ) x j (t )) ；
u
j f
(t)
Rn
为前馈学习控制项，由学习控制器
产生。
31/51
则前述控制下的跟踪误差为
xd (t) x(t)
1 4a2
2
ud
(
t
)
u
j f
ak
t 0
t1 ...
0
tk 1 0
e0 (tk )
dtk ...dt2dt1
E a kTk
0 k
迭代学习控制
迭代学习控制 1、前言迭代学习控制（Iterative Learning Control ，简称ILC ）是指不断重复一个同样的轨迹的控制尝试，并以此修正控制律，以得到非常好的控制效果的控制方法[1]。
迭代学习控制是学习控制的一个重要分支，是一种新型学习控制策略。
它通过反复应用先前试验得到的信息来获得能够产生期望输出轨迹的控制输入，以改善控制质量。
与传统的控制方法不同的是，迭代学习控制能以非常简单的方式处理不确定度相当高的动态系统，且仅需较少的先验知识和计算量，同时适应性强，易于实现；更主要的是，它不依赖于动态系统的精确数学模型，是一种以迭代产生优化输入信号，使系统输出尽可能逼近理想值的算法。
它的研究对那些有着非线性、复杂性、难以建模以及高精度轨迹控制问题有着非常重要的意义。
最初的学习控制-迭代学习控制（ILC ），由日本学者首倡于1978年。
不像其他的的控制方法从线性受控对象起步，迭代学习控制开门见山就把非线性系统作为研究对象，且要在有限区间[0,T]上实现输出完全追踪的控制任务。
这里完全追踪（perfect tracking ）指系统的输出自始至终，无论是暂态还是稳态，都和目标轨道保持一致。
显然，迭代学习控制的起点要比其它控制方法高出一截可是，从二十年的发展历程看，起点过高也有不利的一面：发展空间不足以及难以和主流控制方法相融合。
而事实上，只要任务是可重复的，或系统干扰是周期性的，都可用ILC 来解决实际问题。
从迭代学习控制方法的产生至今已有二十多年的历史它已经发展成为智能控制领域的一个新的发展方向，它的研究对那些有着非线性、强耦合、难以建模以及高精度轨迹控制的问题有非常重要的意义。
迭代学习控制适用于具有重复运动性质的被控系统，它的目标是实现有线区间上的完全跟踪任务。
它通过对被控系统进行控制尝试，以输出信号与给定目标的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。
迭代学习控制的研究对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有着非常重要的意义。
【浙江省自然科学基金】_时变系统_期刊发文热词逐年推荐_20140813
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科研热词 迭代学习控制 重复控制 自适应控制 收敛性 反推设计 鲁棒控制 非线性系统 非线性周期系统 重复学习控制 神经网络(nn) 温室 智能下肢假肢 时变系统 无线传感器网络 学习矢量量化(lvq) 反馈控制 参考模型 初始条件问题 事件驱动调度器 严格反馈非线性系统 s类函数 lyapunov-like
科研热词 温度 高速移动 首次维修时间 风险评估 钢筋锈蚀 解耦控制 角域分辨力 线速-张力协调控制 电容器 电压 洋流估计 正交角域子空间投影 模糊算法 条件 服役桥梁 时变可靠度 无线通信 无张力传感器 扩展kalman滤波 大气环境 复合影响 可观测性 反应釜 卷绕带材 单信标 停运模型 优化 auv
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2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 2 非均匀采样 非参数化 输入死区 蛋白质识别 网络控制系统(ncs) 线性矩阵不等式 第一性原理 稳态目标 目标函数 生物计算 渐近稳定 混凝投药 正交角域子空间投影 时频同步 无线通信 并行计算 周期时变参数 动态优化 分子对接
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姓名：孙明轩
工作部门：信息工程学院
性别：男
技术职称：教授
最高学位：博士
民族：汉
籍贯：安徽固镇
联系方式：Email:mxsun@
主要研究方向：
迭代学习控制
重复控制
精确伺服技术
高性能运动控制技术
嵌入式系统设计与实现
简历：
2002年毕业于新加坡南洋理工大学,获博士学位
2004年至今任浙江工业大学教授、博士生导师
研究（情况）项目：
国家自然科学基金资助项目:迭代学习控制系统实际完全跟踪方法研究与实现
发表的论文、专著、教材：
Sun M.Partial-period adaptive repetitive control by symmetry.Automatica,2012,48(9): 2137-2144
Chen P,Sun M,Yan Q,Fang X.Adaptive asymptotic rejection of unmatched general periodic disturbances in output-feedback nonlinear systems.IEEE Transactions on Automatic Control,2012,57(4):1056-1061
Sun M,Xie H,Wang H.Switching dynamics designs for uncertain variable structure systems with repetitive control.International Journal of Control,2011,84(7):1196-1208
Sun M,Wang D,Wang Y.Varying-order iterative learning control against perturbed initial conditions.Journal of Franklin Institute,2010,347(8):1526-1549
Sun M.A Barbalat-like lemma with its application to learning control.IEEE Transactions on Automatic Control,2009，54(9):2222-2225.
Sun M,Ge S S.Adaptive repetitive control for a class of nonlinearly parametrized systems.
IEEE Transactions on Automatic Control,2006,51(10):1684-1688.
Sun M,Ge S S,Mareels I M Y.Adaptive repetitive learning control of robotic manipulators without the requirement for initial repositioning.IEEE Transactions on Robotics,2006,22(3): 563-568.
Sun M,Wang Y,Wang D.Variable structure repetitive control:A discrete-time strategy.IEEE
Transactions on Industrial Electronics,2005,52(2):610-616.
Sun M,Wang D,Wang Y.Sampled-data iterative learning control with well-defined relative degree.International Journal of Robust and Nonlinear Control,May2004,14(8):719-739.
孙明轩,何海港,孔颖.基于神经网络的时变非线性系统迭代学习辨识.系统科学与数学,2013,33(6):671-684.
孙明轩,李芝乐,朱胜.多变量非线性系统的变阶采样迭代学习控制.自动化学报, 2013,39(7):1027-1036.
孙明轩,余林江,何海港.离散自适应重复控制:收敛性分析与实现.自动化学报, 2013,39(4):400-406.
孙明轩,严求真.迭代学习控制系统的误差跟踪设计方法.自动化学报,2013,39(3): 251-262.
孙明轩.迭代学习控制:压缩映射方法.中国自动化学会通讯,2012,33(4):65-72.
孙明轩,毕宏博.学习辨识:最小二乘算法与重复一致性.自动化学报,2012,38(5): 698-706.
孙明轩,李芝乐,余林江.动态系统的一阶特征模型与直线伺服系统的自适应迭代学习控制.系统科学与数学,2012,32(6):666-682.
孙明轩,王辉,范伟云.以幂次趋近的离散变结构重复控制.控制理论与应用,2012, 29(11):1426-1432.
孙明轩,范伟云,王辉.用于离散滑模重复控制的新型趋近律.自动化学报,2011,37(10), 1213-1221.
孙明轩.相对阶不小于1的P型迭代学习控制系统.10000个科学难题－信息科学卷，2011,781-784
孙明轩,王郸维,陈彭年.有限区间非线性系统的重复学习控制.中国科学:信息科学, 2010,40(3):433-444
科研成果及专利：
1996年国防科工委科技进步三等奖，获奖项目:低温试验室微机测控系统，排名2/7 2003年在中国智能自动化会议上荣获IEEE控制系统学会北京分会奖,获奖论文: Adaptive iterative learning control for strict-feedback nonlinear systems.2003年中国智能自动化会议论文集,香港,2003,269-274,排名2/2
2004年陕西省高等学校科学技术二等奖,获奖项目:迭代学习控制理论,排名1/4 2007年浙江省高等学校科研成果奖二等奖,获奖项目:基于重复策略的学习控制理论研究,排名1/4
2011年浙江省科学技术奖二等奖，获奖项目:迭代学习控制若干基本理论与方法，排名1/4
研究生培养等教学情况：
系统辨识
先进控制技术
学习控制
非线性控制系统
奖励和荣誉：
1991年获陕西省普通高校优秀教学成果三等奖
1995年被授予陕西省优秀教师称号
2004年入选浙江省“新世纪151人才工程”
2007年获浙江工业大学教学质量优秀奖
2007年被评为浙江工业大学优秀毕业设计指导教师
2009年被评为浙江工业大学优秀毕业设计指导教师
2011年度被评为浙江工业大学优秀教师
其它：
学术兼职：中国兵工学会自动控制专业委员会第五届委员会委员。