基于遗忘因子的数据驱动最优迭代学习控制算法研究

作者：李佳伟; 林娜^*; 池荣虎

来源：南京信息工程大学学报(自然科学版), 2021, 13(05): 582-588.

DOI：10.13878/j.cnki.jnuist.2021.05.011

• 数据驱动控制
• 遗忘因子
• 动态线性化
• 迭代学习控制

针对一类有限时间内重复运行的非线性非仿射离散时间系统,本文提出了一种基于遗忘因子的数据驱动最优迭代学习控制方法.首先,引入一种迭代动态线性化方法,将被控非线性系统等效化为线性输入输出增量形式;其次,分析了最优迭代学习控制方法中存在的问题,并针对由历史信息的累积效应所导致的控制输入不能及时响应的问题,设计自适应遗忘因子使算法具有更好的可控性和灵活性.所提出的控制方法是数据驱动的控制方法,设计和分析过程仅依赖于系统的输入输出数据,不包含任何显式模型信息.最后,通过仿真验证了该方法的有效性.

• 单位
  电子工程学院; 青岛科技大学