Advertisement

孙明轩的迭代学习控制研究

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
《孙明轩的迭代学习控制研究》一书聚焦于作者在迭代学习控制领域的深入探索与研究成果，涵盖理论分析、算法设计及工程应用等方面。 本书资源仅供学习参考与交流之用，请及时删除；若喜欢书中的内容，请购买正版。 第一章 迭代学习控制系统 1.1 迭代学习控制系统概论 1.2 迭代学习控制过程的概述 1.3 简单实例 第二章 线性系统的迭代学习控制 2.1 D 型学习律 2.2 PID 型学习律 2.3 正则线性系统的迭代 2.4 非正则线性系统的迭代 2.5 P 型学习律 2.6 最优学习律 2.7 基于脉冲响应的学习律 第三章 非线性系统的迭代学习控制 3.1 高阶学习律 3.2 滤波器型学习律 3-4 节略 3.5 非线性时滞系统的迭代 3.6 非正则非线性系统的迭代 第四章 鲁棒迭代学习控制 4.1 PID 型遗忘因子学习律 4.2 P 型遗忘因子学习律 4-7 节略 第五章 任意固定初态下的迭代学习控制 5.1 D 型学习律的极限轨迹 5-6 节略 第六章 迭代学习控制系统的二维分析 6.1 Roesser 模型 6-5 节略 第七章 迭代学习辨识 7.1 迭代学习辨识的表述 7-5 节略 第八章 迭代学习控制的回顾与展望 8.1 研究现状 8.2 研究方向 附录：迭代学习控制理论的数学基础 A、1 Bellman-Gronwall 引理 A、2 差分不等式 A-5 节略 参考文献

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 孙明轩的迭代学习控制研究
    优质
    孙明轩专注于迭代学习控制领域的研究，致力于探索和开发先进的控制策略与算法，以提高系统的性能和稳定性。 本书资源来自互联网，仅供学习参考与交流，请及时删除。内容涉及迭代学习控制理论及其应用。 第一章 迭代学习控制系统 1.1 迭代学习控制系统概论 介绍迭代学习控制的基本概念和原理。 1.2 迭代学习过程的分析 讨论了如何进行有效的迭代学习，包括算法设计、性能评估等关键环节。 1.3 简单实例 通过具体例子说明理论的应用。 第二章 线性系统的迭代学习控制 2.1 D 型学习律 介绍D型（Derivative）学习规则的原理和应用。 2.2 PID 型学习律 讨论PID（Proportional-Integral-Derivative）类型的迭代算法。 2.3 正则线性系统的迭代 分析正则线性系统下的迭代控制策略。 2.4 非正则线性系统的迭代 探讨非正则情况的处理方法。 2.5 P 型学习律 介绍P型（Proportional）的学习规律。 2.6 最优学习律 讨论如何实现最优性能的迭代算法设计。 2.7 基于脉冲响应的学习律 提出基于系统脉冲响应特性的新型控制策略。 第三章 非线性系统的迭代学习控制 3.1 高阶学习律 针对非线性问题，介绍更复杂的高阶学习规则。 3.2 滤波器型学习律 利用滤波技术改进迭代性能的算法设计。 3.3 模型算法学习律 基于模型预测的方法进行控制。 3.4 模型参考学习律 通过模仿理想系统行为实现非线性系统的有效控制。 3.5 非线性时滞系统的迭代 分析存在时间延迟情况下的处理方法。
     
  • 孙明轩的迭代学习控制研究
    优质
    《孙明轩的迭代学习控制研究》一书聚焦于作者在迭代学习控制领域的深入探索与研究成果，涵盖理论分析、算法设计及工程应用等方面。 本书资源仅供学习参考与交流之用，请及时删除；若喜欢书中的内容，请购买正版。 第一章 迭代学习控制系统 1.1 迭代学习控制系统概论 1.2 迭代学习控制过程的概述 1.3 简单实例 第二章 线性系统的迭代学习控制 2.1 D 型学习律 2.2 PID 型学习律 2.3 正则线性系统的迭代 2.4 非正则线性系统的迭代 2.5 P 型学习律 2.6 最优学习律 2.7 基于脉冲响应的学习律 第三章 非线性系统的迭代学习控制 3.1 高阶学习律 3.2 滤波器型学习律 3-4 节略 3.5 非线性时滞系统的迭代 3.6 非正则非线性系统的迭代 第四章 鲁棒迭代学习控制 4.1 PID 型遗忘因子学习律 4.2 P 型遗忘因子学习律 4-7 节略 第五章 任意固定初态下的迭代学习控制 5.1 D 型学习律的极限轨迹 5-6 节略 第六章 迭代学习控制系统的二维分析 6.1 Roesser 模型 6-5 节略 第七章 迭代学习辨识 7.1 迭代学习辨识的表述 7-5 节略 第八章 迭代学习控制的回顾与展望 8.1 研究现状 8.2 研究方向 附录：迭代学习控制理论的数学基础 A、1 Bellman-Gronwall 引理 A、2 差分不等式 A-5 节略 参考文献
     
  • 迭代学习控制（孙明轩）
    优质
    孙明轩专注于迭代学习控制领域的研究，致力于开发先进的控制策略和算法，在工业自动化及机器人技术中有着广泛的应用前景。 这是一本经典的迭代控制书籍，适合初学者阅读，有助于入门学习迭代知识。
     
  • 迭代学习控制研究.pdf
    优质
    《迭代学习控制研究》一文综述了迭代学习控制领域的发展历程、核心理论及最新进展，并探讨其在工业自动化中的应用前景。 迭代学习控制是一种应用于动态系统的策略，在执行重复任务的过程中通过在有限的时间区间内反复操作来逐步提高系统性能。其主要目的是为了提升此类任务的精度，特别适用于需要进行重复性工作的控制系统，比如工业机器人或自动化装配线等。 文档深入探讨了各种不同的迭代学习律，并从处理线性系统开始介绍。其中包括D型和PID型的学习律：前者基于输出与参考轨迹之间的差值来调整控制输入；后者则通过引入比例、积分以及微分三个因素进一步优化系统的性能表现。 对于非正则的线性动态系统，文档也讨论了相应的迭代学习策略，并且针对那些具有时间延迟或非最小相位特性的系统提出了更复杂的解决方案。此外，在处理非线性问题时，文中还介绍了几种方法如高阶学习律、模型算法和参考学习等。 在鲁棒控制方面，书中提出了一些适用于参数不确定性和外部干扰情况下的迭代学习策略，并且详细讨论了如何设计这些控制规则以确保系统的稳定性能以及面对初始误差时的收敛能力。使用Roesser模型对二维线性离散系统进行了2-D分析，并探讨了应用于实际场景中的具体问题。 为了更好地理解迭代学习理论，文档还提供了数学基础的支持，包括Bellman-Gronwall引理、差分不等式和函数微分中值定理等内容。这些工具为深入研究这一领域的概念与算法奠定了坚实的理论基石。 最后，本段落总结了当前的研究成果并展望未来的发展趋势，并且介绍了向量与矩阵范数的概念及其在稳定性和性能分析中的应用价值。总体来说，文档全面覆盖了迭代学习控制的各个方面，从基础理解到实际操作技巧都有详细阐述。
     
  • 迭代学习控制算法研究
    优质
    《迭代学习控制算法研究》一书聚焦于迭代学习控制领域，深入探讨了该领域的基础理论、最新进展及实际应用，旨在为相关科研人员和工程师提供有价值的参考。 迭代学习控制（Iterative Learning Control, ILC）是一种在重复性任务中提升系统性能的策略，特别适用于机器人操作、精密定位及自动化生产线等领域。这些场景下，每次执行的任务环境参数基本相同，ILC通过分析并改进前次执行的经验来优化后续的操作。 MATLAB因其强大的数值计算和仿真功能成为实现迭代学习控制的理想选择。它拥有丰富的数学函数库以及控制系统工具箱，并且具备图形用户界面设计能力，方便研究人员进行算法的设计、模拟与实施。 在MATLAB中应用ILC的主要步骤如下： 1. **系统建模**：建立系统的动态模型，通常为线性时不变的连续时间或离散时间状态空间或者传递函数形式。 2. **初始控制策略设定**：设计一个初步的控制器作为迭代学习的基础。例如可以使用PID控制器。 3. **迭代更新规则制定**：这是ILC的核心部分，定义如何利用前一次执行的数据来改进当前的控制输入。常见的方法包括误差反馈法、滤波器法和优化算法等。 4. **实施与修正过程**：在每次运行中应用新的控制策略并观察系统响应；根据更新规则调整参数后进行下一轮迭代直至达到预定目标或最大迭代次数。 5. **性能评估**：使用特定的指标来衡量ILC的效果，如均方误差、跟踪精度等。如果效果不佳，则需要重新审视模型设定或者控制器设计。 6. **仿真与实际测试**：先在MATLAB中进行仿真实验以验证算法的有效性；随后可以在实际系统上实施并调整参数。 通过利用脚本和函数编程，结合Simulink的可视化建模工具，在MATLAB环境中实现ILC变得更为直观。此外，还可以借助优化工具箱来寻找更佳的迭代策略。 ILC的优点在于能够逐步减少误差、提高精度，并且对于难以精确模型化的系统具有良好的适应性。然而，它也可能面临收敛速度慢或稳定性差等问题，这些问题需要通过精心设计算法和采取适当技术措施解决。 MATLAB为研究者提供了强大的工具来探索和完善这种控制策略，在提升现代工业控制系统性能方面展现出了巨大的潜力。
     
  • 关于迭代学习控制的应用研究
    优质
    本研究探讨了迭代学习控制在不同领域的应用，深入分析其理论基础与实际效果，旨在推动该技术的发展和创新。 本段落研究了PID型迭代学习律的收敛性和鲁棒性问题，并对开环与闭环系统分别进行了详细的分析。针对存在初始状态偏差、干扰因素及测量噪声的情况，探讨了其在不同条件下的性能表现。 其次，文章深入讨论了线性时不变连续系统的PID参数设计方法，在离散系统的基础上推导出适用于连续系统的优化设计方案。这为迭代学习控制的实际应用提供了理论支持和技术指导。 此外，本段落还研究了迭代学习控制器应用于直流电动机速度跟踪的问题，并构建了一个具体的数学模型来模拟控制系统的行为。通过大量的仿真和实验验证了开环与闭环PID型迭代学习控制在实际中的有效性及其鲁棒性和稳定性。 最后，在一个大罐液位调控的实际工程问题中应用了上述理论，该系统通过对抽水电机给定频率的调节实现对污水液位的有效管理。尽管没有建立详细的数学模型，但通过迭代学习控制方法成功解决了这一均匀控制系统的问题，并详细描述了软件和硬件的设计过程以及仿真结果。
     
  • 迭代学习控制在任意初始状态下的应用与研究_迭代学习_
    优质
    本文探讨了迭代学习控制技术在面对不同初始条件时的应用及其最新研究成果，深入分析了其优势和局限性，并展望了未来发展方向。 迭代学习控制（Iterative Learning Control, ILC）是一种在重复执行任务中逐步改善系统性能的策略，特别适用于机器人操作、精密定位及自动化生产线等领域。本主题关注的是如何设计算法使控制系统能够在任意初始状态下通过多次迭代达到期望效果。 传统的ILC方法通常假设每次迭代开始时系统的状态都是固定的，在实际应用中这一条件难以满足。“处理任意初始状态下的ILC”则旨在开发一种能够应对各种不同起始情况的控制方案，从而增强其鲁棒性和适应性。 文中提到“对线性时不变系统提出了一种新的ILC方法”，这表明研究的重点是设计适用于LTI系统的迭代学习策略。这种方法需要解决在不同初始状态下如何优化控制系统性能的问题。 文件《算法说明.docx》可能详细描述了新方案的步骤和数学基础，包括控制律的设计、误差分析及收敛性证明等内容。“ILC.m”可能是MATLAB代码实现，用于验证提出的算法，“plantmodel.m”则定义了被控对象模型即具体的LTI系统特性。 在设计ILC时通常涉及以下关键环节： 1. **迭代更新规则**：规定如何根据上一次的误差调整当前控制输入。 2. **收敛性分析**：证明无限次迭代后，性能会趋向最优且误差不断减小。 3. **稳定性考量**：确保系统无论初始状态怎样都能保持可控性和稳定性。 4. **鲁棒性设计**：使算法能够抵抗参数不确定性和外部扰动的影响。 该压缩包文件可能包含了一种创新的ILC方法，适用于处理线性时不变系统的任意起始条件，并能保证性能提升。通过深入研究和应用这些资料中的内容，可以进一步优化重复任务中工作的控制系统，提高其精度与效率。
     
  • 2、基于闭环D型迭代学习控制的MATLAB仿真分析_迭代控制_迭代学习_迭代学习控制
    优质
    本研究探讨了基于闭环D型迭代学习控制（ILC）的MATLAB仿真技术，深入分析了迭代控制与学习机制在系统优化中的应用。 基础的迭代学习控制算法包括开环、闭环以及结合两者优点的开闭环方法。这些算法在不同的应用场景下展现出各自的优势，能够有效地提升系统的性能与稳定性。
     
  • TPDILC_开环迭代学习控制_迭代学习_
    优质
    本研究聚焦于开环迭代学习控制技术，探讨其在系统优化与性能提升中的应用，分析算法原理及其在工程实践中的潜力。 迭代学习算法涉及终态收敛、反馈辅助以及开环例程，在Matlab环境中进行实现。
     
  • 迭代式学习控制
    优质
    迭代式学习控制是一种用于改善重复性任务性能的算法，通过分析每次执行的结果来调整控制器参数，以减少误差和提高效率。 本书适合初学者学习迭代学习控制，并为专业人士提供指导。作者是孙明轩和黄宝健，在迭代学习控制领域有深厚造诣。