基于扩展状态观测器的量化无模型自适应迭代学习控制
郭晓临
刘洋
林娜
池荣虎
青岛科技大学自动化与电子工程学院,山东青岛 266061
摘要：针对非线性非仿射离散时间系统,本文提出了基于扩展状态观测器的量化无模型自适应迭代学习控制策略.通过引入迭代动态线性化方法,处理系统非线性和非仿射结构不确定性,提出了基于偏格式的迭代线性数据模型(iLDM).给出误差量化描述,设计了基于量化数据的学习控制律和参数迭代自适应律,其中后者不仅可以估计iLDM的不确定参数,而且能够调节控制律的学习增益,增强了控制方案的鲁棒能力.同时,设计迭代域中的扩展状态观测器,对参数估计、未建模动态和外界扰动等多非重复不确定性进行估计和补偿.理论分析和仿真研究均证明了所提出方法的有效性.
关键词：迭代学习控制数据量化扩展状态观测器多非重复不确定性非线性非仿射系统
论文发表日期：2025-02-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 253-262 )
英文信息