迭代学习控制笔记

今天我们来简单了解迭代学习控制（iterative learning control）。

迭代学习控制属于智能控制范畴。迭代学习控制不要求知道具体的控制对象模型，属于数据驱动的控制方法。一般用来跟踪动态目标。

迭代学习控制的核心是“可重复性”+“记忆”。可重复性指的是，控制对象在多次实验中，动态保持一致（一样）；记忆指的是，第k+1次的控制输入能利用前面k次（一般是第k次）的实验信息。

开环学习的控制方法是，第k+1次输入是第k次控制信号和第k次的跟踪误差的校正项：

闭环学习控制的方法是，第k+1次输入是第k次控制信号和第k+1次的跟踪误差的校正项：

其中，L是线性或者非线性算子。

迭代学习控制的关键是分析算法的收敛性和鲁棒性。

迭代学习控制在高速公路匝道流量控制里的应用，见北京交通大学侯忠生老师团队的文章 Hou, Z., Xu, J. X., & Zhong, H. (2007). Freeway traffic control using iterative learning control-based ramp metering and speed signaling. IEEE Transactions on vehicular technology, 56(2), 466-477.   

迭代学习控制在柔性结构上控制上的应用见北京科技大学贺威老师团队的文章  He, W., Meng, T., He, X., & Ge, S. S. (2018). Unified iterative learning control for flexible structures with input constraints. Automatica, 96, 326-336.

最后

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