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摘要：本发明属于轨迹跟踪控制领域，提供了基于遗忘因子高阶迭代学习的推进器控制方法及系统，该方法依据推进器系统输出的与期望轨迹的误差信息、遗忘因子以及相应的分数阶变换构造遗忘因子分数阶高阶迭代学习控制器；预设推进器系统的期望轨迹，初始化推进器系统的运行动力学模型，依据收敛性条件调整遗忘因子分数阶高阶迭代学习控制器，通过控制器作用于推进器系统，获取推进器系统的实际运行轨迹；判断推进器系统的实际运行轨迹是否满足期望轨迹，若是，获得期望的实际运动轨迹，否则根据实际运行轨迹和期望轨迹的误差，通过分数阶微积分变换后修正所述控制器。提高了收敛速度，消除外界扰动，使得海洋机器人能够快速的实现轨迹跟踪任务。
主权项：1.基于遗忘因子高阶迭代学习的推进器控制方法，其特征在于，包括如下步骤：以推进器为运动控制对象，基于坐标系以及推进器的特性构建推进器系统的运行动力学模型；预设推进器系统的期望轨迹，依据推进器系统输出的与期望轨迹的误差信息、遗忘因子以及相应的分数阶变换构造遗忘因子分数阶高阶迭代学习控制器；初始化推进器系统的运行动力学模型，依据收敛性条件调整遗忘因子分数阶高阶迭代学习控制器，通过控制器作用于推进器系统，获取推进器系统的实际运行轨迹；判断推进器系统的实际运行轨迹是否满足期望轨迹，若是，获得期望的实际运动轨迹，否则根据实际运行轨迹和期望轨迹的误差，通过分数阶微积分变换后修正所述控制器直至完成推进器系统的轨迹跟踪；其中，所述遗忘因子分数阶高阶迭代学习控制器包括三部分：误差信息推进器的当前时刻输入量等于初始输入量的γ倍、前一时刻输入量的1-γ倍以及所有前期跟踪误差分数阶变换后学习项之和，其中跟踪误差学习项等于跟踪误差的α次分数阶微分总和的Kd倍。
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百度查询： 山东交通学院 基于遗忘因子高阶迭代学习的推进器控制方法及系统
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