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公开(公告)号：CN112318505A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011171545.0
申请日：2020-10-28
Applicant: 江南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种移动机器人变批次长度迭代学习优化控制方法，涉及移动机器人优化控制领域；该方法基于提升技术将重复运行的移动机器人系统转换为时间序列的输入输出矩阵模型，并通过随机变量将变批次长度问题建立为批次长度随机变化模型；针对系统出现的批次长度变化情况，采用优化的思想设计迭代学习优化控制算法，并基于性能指标函数得到批次长度变化下迭代学习优化控制算法的前馈形式；基于逐次投影框架，证明了存在及不存在输入约束时所设计的迭代学习优化控制算法在数学期望意义下的收敛性。该方法解决了变批次长度下移动机器人系统的跟踪控制问题，同时考虑输入受约束的情况，从而实现对期望轨迹的高精度跟踪。
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公开(公告)号：CN114740735B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202210493291.7
申请日：2022-05-07
Applicant: 江南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了单关节机器人的变长度反馈辅助PD型迭代学习控制方法，涉及迭代学习控制领域；该方法通过构建递推生成的更新误差与输入序列，用来存储系统每个时间点最近迭代批次的运行信息，随后通过与系统当前迭代批次的反馈误差信息结合，共同修成系统的输入信号，构建了反馈辅助PD型迭代学习控制方法；除此之外，通过归纳分析法，证明了所设计的反馈辅助PD型迭代学习控制算法对于变长度系统的收敛性。该方法可以适用于变批次长度问题下单关节机器人系统的轨迹跟踪控制问题，实现系统输出对期望轨迹的精确跟踪。
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公开(公告)号：CN114740735A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210493291.7
申请日：2022-05-07
Applicant: 江南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了单关节机器人的变长度反馈辅助PD型迭代学习控制方法，涉及迭代学习控制领域；该方法通过构建递推生成的更新误差与输入序列，用来存储系统每个时间点最近迭代批次的运行信息，随后通过与系统当前迭代批次的反馈误差信息结合，共同修成系统的输入信号，构建了反馈辅助PD型迭代学习控制方法；除此之外，通过归纳分析法，证明了所设计的反馈辅助PD型迭代学习控制算法对于变长度系统的收敛性。该方法可以适用于变批次长度问题下单关节机器人系统的轨迹跟踪控制问题，实现系统输出对期望轨迹的精确跟踪。
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公开(公告)号：CN112318505B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202011171545.0
申请日：2020-10-28
Applicant: 江南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种移动机器人变批次长度迭代学习优化控制方法，涉及移动机器人优化控制领域；该方法基于提升技术将重复运行的移动机器人系统转换为时间序列的输入输出矩阵模型，并通过随机变量将变批次长度问题建立为批次长度随机变化模型；针对系统出现的批次长度变化情况，采用优化的思想设计迭代学习优化控制算法，并基于性能指标函数得到批次长度变化下迭代学习优化控制算法的前馈形式；基于逐次投影框架，证明了存在及不存在输入约束时所设计的迭代学习优化控制算法在数学期望意义下的收敛性。该方法解决了变批次长度下移动机器人系统的跟踪控制问题，同时考虑输入受约束的情况，从而实现对期望轨迹的高精度跟踪。
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