基于总体最小二乘法的迭代学习控制算法的研究

我的学生的另一个演示：PLC 上的 ILC。 包括一个示例性的 CoDeSys 项目。 这是一个硬件在环 (HIL) 模拟。 目标是EATON EC4P-200 Easy Control PLC。 也可以在 XSOFT-CODESYS 中提供的模拟模式下运行程序。 请访问http://www.eaton.eu/Europe/Electrical/ProductsServices/AutomationControl/AutomationControlVisualization/AutomationSoftware/CODESYS/免费获取（演示版）。 还包括等效的 Simulink 模型和纯 m 代码模型。 更多示例请访问http://ufnalski.edu.pl/zne/codesys_examples/ 。

参考轨迹更新的点到点迭代学习控制算法优化及应用

已有的边界控制方法主要是基于模型的反馈控制算法,其实际应用效果受制于模型参数的标定和环境的影响.迭代学习控制以完全跟踪为目标,仅利用较少的模型信息就可以沿迭代轴实现对系统期望输出的完全跟踪.基于城市交通流的重复特性,提出一种城市交通区域的迭代学习边界控制方法,给出跟踪误差收敛性分析.以日本横滨区域为对象分别进行3种场景的仿真:早高峰、晚高峰和中心区域拥堵.仿真结果表明,迭代学习控制方法对于各种场景下的区域路网交通均能达到较为理想的控制效果.

具有保证的瞬态性能的柔性机械手的自适应迭代学习边界控制

该模型说明了重复控制概念。 选择伺服驱动系统作为案例研究。 应该注意的是，非常基本的重复补偿器在传递方向引入了积分。 这种方法并不稳健。 你不能在物理控制系统中做到这一点。 要观察这样做的可能后果，请设置遗忘因子 gamma=0。 最简单但不是最有效的方法来强化该方案是使用 0<gamma<1。 这显然用一阶滞后元素代替了 k 方向上的纯积分器。 该系统现在更加强大，但是，其跟踪性能却受到了影响。 更复杂的解决方案涉及频率相关的遗忘，即控制信号的过滤。 Michal Malkowski 很快就会提供更多关于这方面的信息——2014 年 12 月下旬在 Matlab Central 上查看他的信息。此提交不包含任何开创性的发现，但我们希望 Michal 和我共同创作的一些模型能够，敬请期待： )

先进PID控制、神经网络自适应控制、模糊自适应控制、迭代学习控制、反演控制、滑膜控制、自适应鲁棒控制、系统辨识和路径规划MATLAB仿真程序

讨论迭代初态与期望初态存在固定偏移情形下的迭代学习控制问题,提出带有反馈辅助项的PD型迭代学习控制算法,可实现系统输出对期望轨迹的渐近跟踪.为了进一步实现输出轨迹在预定有限区间上对期望轨迹的完全跟踪,提出分别带有初始修正作用和终态吸引的学习算法.文中给出所提出的学习算法的极限轨迹,并对学习算法进行收敛性分析,推导出收敛性充分条件,可用于学习增益的确定.通过数值结果,验证所提学习算法的有效性.

_基于迭代学习算法的六自由度机械臂运动学求解分析 本文提出拥有记忆单元的迭代学习算法，该算法以目标位姿为驱动，通过神 经网络反向传播求目标位姿与当前位姿之差的平方和对当前关节角的导数，并 通过梯度下降、线性搜索算法寻找最优关节角，执行电机命令至寻找到的关节角 并获得真实位姿，如果满足误差要求，则结束，如果不满足要求，则将刚才实践 的数据加入记忆单元并训练神经网络，继续寻找关节角。通过优化关节角和优化 网络权值这两种无缝衔接的循环的优化过程，达到迭代学习和热启动的目的；通 过使用有限的记忆单元，使神经网络使用更少的数据达到收敛，且不必记忆大量 的训练数据；对不同误差要求的任务，使用本文所提方法训练的神经网络具有更 强的适应性。 对于神经网络认为不可达的位姿，本文提出试探性学习策略算法，在不限制 尝试次数的情况下，可以１００％完成任意精度的任意目标位姿。 本文所提算法是对神经网络模拟的函数关系的反向应用。通过构建良性循 环生态，让神经网络自己去学习。该算法具有普遍适用性

迭代学习控制PID学习率参数优化matlab程序，有注释，适合初学者。