本文探讨了迟滞模型及迭代控制技术在处理具有复杂迟滞性质的非线性系统中的作用，并详细研究了自适应递归 cancellation (ADRC) 在此类系统中的跟踪性能优化，为相关领域的工程应用提供了理论基础与实践指导。
在自动控制领域，ADRC（自抗扰控制）是一种先进的控制策略，具备优良的鲁棒性和适应性，并特别适用于处理包含不确定性和非线性的复杂系统。“迟滞模型”、“迟滞非线性”、“迭代控制”，“ADRC跟踪”和“非线性ADRC”是本主题的核心概念：
1. **迟滞模型**：许多工程系统中存在输入与输出关系依赖于历史路径的特性，即迟滞性。这增加了控制系统设计难度，并使系统的动态行为变得复杂化且难以建模。迟滞现象可分为单边和双边两种类型。
2. **迟滞非线性**：处理这类问题时需要采用特定策略以防止性能下降，例如使用ADRC等方法来克服其影响。
3. **迭代控制**：通过反复执行任务并学习每次结果逐步优化的反馈控制系统。在周期性或重复过程中特别有效，能够减少误差和提高精度。
4. **ADRC跟踪**：ADRC的核心是扩展状态观测器（ESO），它可以实时估计系统状态及扰动以实现精确动态追踪，在迟滞非线性环境中通过调整输入来抵消影响并确保设定值的准确跟随。
5. **非线性ADRC**：虽然传统方法主要针对线性系统，但其理论已扩展至处理包括具有迟滞性在内的复杂情况。该技术结合适当的补偿策略如模型逆或滑模控制以克服非线效应。
“ADRC_with_model_inverse_typeILC.m”和“ADRC_with_DtypeILC.m”的文件可能包含实现ADRC与模型逆及D型迭代学习控制的MATLAB代码，前者用于补偿系统特性后者通过更新输入来改善性能。设计一个结合这两种方法的控制器能够有效应对迟滞非线性系统的挑战，并提高稳定性和追踪精度。
这种方法的成功实施和效果分析通常需要对系统深入理解、合理选择参数以及不断优化实际运行数据。
5星
