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申请/专利权人：广州大学
摘要：本发明涉及机械臂控制技术领域，公开了针对单连杆机械臂非一致区间反馈高阶迭代学习控制方法，包括以下步骤：将机械臂模型建模为离散系统；设置被控系统的采样序列周期；设置期望轨迹ydt，利用采样时间对其进行离散化，得到期望输出序列；ydnTS定义该序列为对初始控制信号u1t,u2t...uNt进行离散化操作；将信号u1t,u2t...uNt输入至实际被控系统，得到实际的输出轨迹ykt,通过采样周期Ts对ykt进行采样得到yknTS、定义该序列为通过采样的期望输出序列和实际输出序列得到跟踪误差序列；通过引入反馈高阶迭代学习控制律，最后一次试验中原始缺失的控制信息将被之前的运行周期的信息补偿，能够快速跟踪到期望轨迹并收敛，比传统P型迭代学习控制律和高阶迭代学习控制律收敛更快。
主权项：1.针对单连杆机械臂非一致区间反馈高阶迭代学习控制方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：将机械臂模型建模为离散系统；S2：设置被控系统的采样序列周期；S3：设置期望轨迹ydt，利用采样时间对其进行离散化，得到期望输出序列； 定义该序列为式中，Td为期望时间，TS为离散时间；S4：对初始控制信号u1t,u2t...uNt进行离散化操作；S5：将信号u1t,u2t...uNt输入至实际被控系统，得到实际的输出轨迹ykt,通过采样周期Ts对ykt进行采样得到yknTS、定义该序列为S6：通过采样的期望输出序列和实际输出序列得到跟踪误差序列，离散化的跟踪误差轨迹长度变化： 当Tk＜Td时 当Tk＞Td时 S7：计算反馈高阶迭代学习控制增益Li，控制函数权值Qi；S8：根据S6中的增益Li和权值Qi，以及步骤五中的跟踪误差序列，设计反馈高阶迭代学习控制律，反馈高阶迭代学习控制律为： 式中，为第k-i+1的控制信号，为第k-i+1次误差信号，为当前迭代误差信号，其中G为相对度；S9：反复执行S3到S8，当学习跟踪误差到达容许范围时，停止迭代。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州大学 针对单连杆机械臂非一致区间反馈高阶迭代学习控制方法
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