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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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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：CN113110063A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110500437.1
申请日：2021-05-08
Applicant: 江南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种单轴进给系统的鲁棒单调收敛点对点迭代学习控制方法，涉及单轴进给系统领域，该方法包括：通过动力学方程式表示单轴进给系统，将动力学方程式转变离散状态空间模型并得到输入输出矩阵模型；选取M个预设时间点，通过满足预设条件的托普利兹矩阵得到点对点不确定性动力学方程并得到预设时间点在当前运行批次的输出向量；通过预设时间点在当前运行批次的输出向量确定预设时间点在当前运行批次的跟踪误差；通过迭代学习控制更新律对当前运行批次的输入向量进行迭代更新直到跟踪误差不大于预设值，通过当前运行批次的输入向量对单轴进给系统进行控制，实现了点对点跟踪误差单调收敛。
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公开(公告)号：CN113110063B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202110500437.1
申请日：2021-05-08
Applicant: 江南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种单轴进给系统的鲁棒单调收敛点对点迭代学习控制方法，涉及单轴进给系统领域，该方法包括：通过动力学方程式表示单轴进给系统，将动力学方程式转变离散状态空间模型并得到输入输出矩阵模型；选取M个预设时间点，通过满足预设条件的托普利兹矩阵得到点对点不确定性动力学方程并得到预设时间点在当前运行批次的输出向量；通过预设时间点在当前运行批次的输出向量确定预设时间点在当前运行批次的跟踪误差；通过迭代学习控制更新律对当前运行批次的输入向量进行迭代更新直到跟踪误差不大于预设值，通过当前运行批次的输入向量对单轴进给系统进行控制，实现了点对点跟踪误差单调收敛。
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