基于迭代扩张状态观测器的数据驱动最优迭代学习控制

Key Words:数据驱动控制;迭代学习控制;扩张状态观测器;非线性非仿射系统;动态线性化

Abstract:针对一类带扰动有限时间内重复运行的离散时间非线性非仿射不确定系统,本文提出了一种基于迭代扩张状态观测器的数据驱动最优迭代学习控制方法.首先,提出了改进的迭代动态线性化方法,将被控系统线性化为与控制输入有关的仿射形式,并将不确定性合并到一个非线性项中;然后,设计了迭代扩张状态观测器对非线性不确定项进行估计,作为对扰动的补偿;最后,设计了性能指标函数,通过最优技术,提出了参数迭代更新律和最优学习控制律.本文通过数学分析,证明了跟踪误差的有界收敛性.仿真结果验证了方法的有效性.所提出的新型迭代动态线性化方法可很大程度上降低线性化后的控制增益的动态复杂性,使其易于估计.所提出的迭代扩张状态观测器可以在重复中学习,对非重复扰动可进行有效的估计.此外,本文控制器的设计与分析是数据驱动的控制方法,除了被控系统的输入输出数据以外,不需要任何其他模型信息.

Volume:v.35

Issue:11

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