线性时变系统迭代学习算法的仿真分析开题报告

全文总字数：1092字

1. 研究目的与意义

研究表明，迭代学习控制可以实现对于理想输出轨迹的完美跟踪，从而完全消除被控系统的可重复误差。

但在实际生活应用中，可以发现迭代学习算法存在的一些问题，使得理想情况难以实现。

首先，在实际应用中，系统的非重复误差是难以避免的，例如在测量误差或是随机扰动时，就会出现上述情况，迭代学习控制对于这些非重复误差无能为力。

2. 国内外研究现状分析

20世纪80年代初期,arimoto和他的同事kawamura、宫崎骏等对开环p、pi、pid、d、pd等学习算法的理论研究和实际应用做了大量的研究工作,取得了丰硕的成果。

使得当时的国际学术界对于迭代控制学习开始了更加深入的研究。

在此后的十几年里,迭代学习控制(ilc)继续拓宽相关学科和应用领域,如智能控制、机器人学和计算机技术。

3. 研究的基本内容与计划

本文通过对于PID算法的分析与研究，结合龙格库塔算法，并通过增加学习因子的方式，对原有的算法加以改进，产生新的学习控制策略，最后通过实际仿真加以验证。

三月15日到4月10日开始查阅相关文献，收集资料，4月11日到5月5日开始对于算法进行仿真与优化，5月6日到5月20日完成论文的写作与修改并准备答辩。

4. 研究创新点

本文以迭代学习算法为中心，通过研究PID算法，学习因子以及四阶龙科库塔算法并加以改进，并与基础的迭代学习算法进行比较，使得控制系统的输出轨迹更加逼近理想输出轨迹。