典型文献
基于卡尔曼滤波的迭代学习控制方法研究
文献摘要：
针对一类非线性欠驱动机械系统在干扰环境下动态性能变差的问题,提出了一种基于卡尔曼滤波器的遗忘因子型迭代学习控制律,以实现闭环系统的稳定控制和干扰抑制.首先,将卡尔曼滤波器作为系统的状态观测器,在含有随机噪声干扰的情况下,估计系统的最优状态;其次,通过设置自适应遗忘因子来动态适应迭代学习过程中的误差变化,使系统快速收敛并准确跟踪参考轨迹,实现运动过程中重复干扰信号的抑制;最后,以Quanser公司生产的柔性尺为实验平台来研究非线性欠驱动被控对象实际系统的控制方法,并对所提方法分别进行理论数值仿真与实物实验验证.仿真及实物实验结果表明,本文提出的控制方法可以保证被控系统稳定运行,当环境中存在随机非重复性噪声或重复性干扰时,被控系统都可以保持良好的鲁棒性.
文献关键词：
非线性欠驱动系统;遗忘因子;迭代学习控制;卡尔曼滤波器
中图分类号：
作者姓名：
栾欣雨;樊铀;陈娟
作者机构：
北京化工大学信息科学与技术学院,北京 100029
文献出处：
引用格式：
[1]栾欣雨;樊铀;陈娟-.基于卡尔曼滤波的迭代学习控制方法研究)[J].北京化工大学学报（自然科学版）,2022(02):99-106
A类：
Quanser,非线性欠驱动系统
B类：
迭代学习控制,控制方法研究,机械系统,干扰环境,动态性能,卡尔曼滤波器,遗忘因子,控制律,闭环系统,稳定控制,干扰抑制,状态观测器,随机噪声干扰,动态适应,学习过程,误差变化,快速收敛,干扰信号,实验平台,被控对象,系统稳定,保持良好
AB值：
0.237171
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