| 【中文题名】 | 迭代学习控制方法及其在批量过程中的应用研究 |
| 【英文题名】 | Research on Iterative Learning Control Method and Its Application for Fed-batch Process |
| 【学科专业】 | 控制理论与控制工程 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-9-27 |
| 【中关键词】 | 迭代学习控制,收敛性,非重复干扰,单调收敛性,批量过程, |
| 【英关键词】 | Iterative Learning Control,Convergence,Non-repetitive Disturbance,Monotonic Convergence,Fed-batch Process, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>自动控制理论>> |
| 【论文摘要】 |
迭代学习控制是一种新兴的智能控制技术，迭代学习控制的基本思想是针对具有重复运行性质的被控对象，利用前次迭代时的输入信息和输出误差的校正项，通过迭代的方式修正控制信号，实现在固定的时间区间上对期望输出轨迹的精确跟踪。
本文的研究工作主要包括以下几个方面：
(1)针对具有不确定性和干扰的线性时变系统和一类非线性系统，对开、闭环PID型迭代学习控制算法进行了收敛性证明，并进行了仿真分析。开、闭环PID型迭代学习算法与开环PID型迭代学习算法相比具有更快的收敛速度，在系统存在不确定性和扰动时，开、闭环PID型迭代学习算法对不确定性和扰动有更强的鲁棒性。
(2)针对具有初始状态误差、迭代非重复扰动和不确定性的一类非线性系统，本文提出了一种带有遗忘因子的高阶开、闭环PID型迭代学习控制算法并进行了收敛性证明。这种算法可以削弱系统模型的不确定部分及非重复干扰对系统收敛性的影响。仿真结果表明了这种算法的有效性。
(3)针对线性时不变离散系统，利用迭代域分析方法对开、闭环P型迭代学习控制算法的单调收敛问题进行了研究，并分析了这种控制算法单调收敛的充分条件。
(4)针对具有迭代非... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
5-6 |
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Abstract |
6-10 |
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1 绪论 |
10-22 |
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1.1 引言 |
10-11 |
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1.2 迭代学习控制系统的描述 |
11-14 |
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1.2.1 重复运行的受控对象 |
11-12 |
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1.2.2 期望控制 |
12 |
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1.2.3 初始约束条件 |
12 |
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1.2.4 学习律结构 |
12-13 |
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1.2.5 扰动和不确定性 |
13-14 |
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1.2.6 停止条件 |
14 |
|
1.3 迭代学习控制的研究现状 |
14-19 |
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1.3.1 迭代学习控制算法的结构 |
14-17 |
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1.3.2 迭代学习控制的收敛速度 |
17 |
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1.3.3 迭代学习控制的单调收敛 |
17-18 |
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1.3.4 迭代学习控制的鲁棒性 |
18-19 |
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1.3.5 迭代学习控制的应用 |
19 |
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1.4 迭代学习控制存在的问题 |
19-20 |
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1.5 本文的主要研究工作 |
20-22 |
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2 开、闭环 PID型迭代学习控制的研究 |
22-48 |
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2.1 线性系统的开、闭环迭代学习控制 |
23-27 |
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2.2 仿真研究 |
27-30 |
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2.3 非线性系统的开、闭环迭代学习控制 |
30-35 |
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2.4 仿真研究 |
35-37 |
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2.5 带有遗忘因子的高阶开、闭环迭代学习控制 |
37-44 |
|
2.6 仿真分析 |
44-47 |
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2.7 本章小结 |
47-48 |
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3 迭代学习控制的单调收敛及其抗迭代非重复干扰分析 |
48-66 |
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3.1 开环离散 P型迭代学习控制的迭代域分析 |
49-54 |
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3.2 开、闭环 P型迭代学习控制的迭代域分析 |
54-58 |
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3.3 带有迭代域扰动观测器的PID型迭代学习控制算法 |
58-62 |
|
3.4 仿真分析 |
62-65 |
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3.5 本章小结 |
65-66 |
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4 迭代学习控制在生物发酵批量过程中的应用研究 |
66-78 |
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4.1 发酵过程模型 |
67-68 |
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4.2 发酵过程的迭代学习控制策略及收敛性分析 |
68-73 |
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4.3 仿真实验 |
73-77 |
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4.4 本章小结 |
77-78 |
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5 结论 |
78-80 |
|
参考文献 |
80-86 |
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附录A 范数的定义和引理的证明 |
86-88 |
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在学研究成果 |
88-89 |
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致谢 |
89 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.388868 |
