[发明专利]一种基于高阶内模的新型学习控制方法在审
申请号: | 201910121089.X | 申请日: | 2019-02-19 |
公开(公告)号: | CN109901388A | 公开(公告)日: | 2019-06-18 |
发明(设计)人: | 刘保彬;周伟;于淼 | 申请(专利权)人: | 江苏经贸职业技术学院 |
主分类号: | G05B13/04 | 分类号: | G05B13/04 |
代理公司: | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人: | 柏尚春 |
地址: | 211199 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: |
本发明公开了一种基于高阶内模的新型学习控制方法,将系统中随时间变化且随迭代变化的未知参数的变化规律定义为高阶内模规律,分解高阶内模为时变未知部分和迭代变化的已知部分,再将时变未知部分和系统中的未知扰动组合为一个未知矩阵,以设计一种新型学习控制器uk(t)和未知估计矩阵 |
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搜索关键词: | 高阶 内模 估计矩阵 迭代 未知参数 学习控制 矩阵 随时间变化 学习控制器 变化规律 跟踪误差 渐近收敛 控制系统 目标轨迹 实时估计 未知扰动 重复定位 扰动 更新 时变 修正 分解 跟踪 重复 | ||
【主权项】:
1.一种基于高阶内模的新型学习控制方法,其特征在于,包括步骤:(1)针对一类非线性系统模型进行分析,根据高阶内模规律,将高阶内模中时变未知的部分和系统中的未知扰动组合,设计为一个未知矩阵Ψ(t)如下公式所示:
其中,Φ(i)(t)为高阶内模中分解出的未知时变初值,i=1,…,p是系统中的未知参数个数;d(l)(t),l=1,…,n为系统中未知扰动值;mi,i=1,…,p为高阶内模的阶次;(2)设计新型学习控制器,如下公式所示:
其中,
为系统待跟踪的参考轨迹,k=1,2,...为系统的迭代运行次数;
代表未知矩阵的估计矩阵;Υk(t)是已知矩阵向量;(3)按照如下公式对估计矩阵
进行学习更新:
其中,μf,j是初次估计矩阵
的第f行第j列元素的值,f∈[1,…,n],![]()
是系统未知量的边界值,所述系统未知量为高阶内模的未知时变初值Φ(i)(t)和未知扰动值d(l)(t);proj是比较算子,用于对初次估计矩阵的每个元素与系统未知量的边界值进行比较,当μf,j大于系统未知量的边界值时,
对应元素的值取μf,j的符号函数乘以边界值,否则等于初次估计矩阵
的对应元素的值;所述
按如下公式学习更新:
其中,ek‑1(t+1)为跟踪误差向量;Lk‑1(t)为正定学习增益矩阵,如下公式所示:![]()
(4)选择学习控制器初始的正定学习增益矩阵,控制系统反复运行。
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