导读:本文包含了迭代学习论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:迭代,永磁,机器人,观测器,直线,割线,干扰。
迭代学习论文文献综述
刘建,卜旭辉,梁嘉琪[1]（2019）在《多输入多输出GTAW焊接过程的迭代学习控制》一文中研究指出相同工件进行批量焊接时,焊接轨迹相同,因此焊接过程具有极高的重复性。针对焊接过程的重复性,基于迭代学习控制算法研究GTAW焊接在两输入两输出时的跟踪控制问题。根据GTAW焊接的动态特性模型,设计了焊接过程控制的迭代学习控制算法,并分析了算法的收敛性。仿真结果表明:迭代学习控制可以有效利用焊接过程中的重复信息,经过80次的迭代学习后,焊接系统实际输出可以较好地达到期望轨迹,实现有限区间内的高精度跟踪控制,验证了方法的有效性。与传统PID控制相比,ILC控制器可以获得较好的控制效果。(本文来源于《控制工程》期刊2019年10期）
陈明霞,张寒,王晓文,李徐勇[2]（2020）在《基于迭代学习PID算法的苹果采摘机器人设计》一文中研究指出为了提高采摘机器人机械手控制系统的精准性和采摘机器人的移动效率,设计出基于迭代学习PID算法的苹果采摘机器人。借助MatLab软件平台进行模型搭建及控制系统仿真测试,实验室条件下进行硬件结构设计,并完成采摘过程测试、路径规划避障测试和采摘果实破损率统计分析。实验验证表明:基于迭代学习PID算法设计的采摘机器人可准确锁定采摘目标,迅速实施稳定的采摘动作,以最佳采摘角度最大程度地保证采摘果实完整性。基于迭代学习PID算法设计的苹果采摘机器人有效提高了采摘的精度和效率,使苹果整体完好率达到98.3%以上,最大限度保证了采摘苹果的质量。(本文来源于《农机化研究》期刊2020年06期）
姜魏梁,招瑞丰[3]（2019）在《基于扰动观测器的机床加工误差迭代学习控制》一文中研究指出机床在加工复杂产品时,由于运动轨迹的不连续,导致机床进给系统驱动轴跟踪误差较大.对此,创建了机床进给系统误差平面简图,建立驱动系统动力方程式.在经典比例微分(PD)控制方法的基础上,设计了扰动观测器组成的迭代学习控制方法.采用李雅普诺夫函数对改进后的控制方法进行证明,得出控制系统的稳定性.在Matlab软件中对机床进给驱动系统跟踪误差进行仿真,并与PD控制方法形成对比.仿真结果显示:机床进给驱动系统采用PD控制方法,双轴产生的最大误差为2.77×10~(-2) mm,在轨迹拐角处波动幅度较大;机床进给驱动系统采用PD控制方法,双轴产生的最大误差为1.62×10~(-2) mm,在轨迹拐角处波动幅度较小.机床进给驱动系统采用扰动观测器的迭代学习控制方法,对未知预测能力强,控制精度高.(本文来源于《中国工程机械学报》期刊2019年05期）
于振中,谷华航[4]（2019）在《超前采样时间迭代学习的下肢康复机器人轨迹跟踪控制》一文中研究指出为了实现下肢康复机器人在康复训练过程中高精度的末端轨迹跟踪控制,提出了一种利用超前采样时间的鲁棒自适应迭代学习控制方法。所述超前采样时间迭代算法,是指利用之前运行批次在t+Δ采样时刻的髋膝关节力矩输出,优化调整下一次运行时刻t处的关节力矩给定。仿真结果表明,采用超前采样时间迭代控制,末端轨迹误差具有更快的收敛速度和跟踪精度,并且具有较好的抗干扰性能。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2019年10期）
孙伟,王迪,单超颖[5]（2019）在《基于模糊CMAC的迭代学习控制研究》一文中研究指出针对永磁直线同步电机直接驱动XY平台的模型不确定性,系统不确定因素以及外部扰动等因素的影响的问题,XY平台单轴采用能反映人脑认知的模糊性和连续性的模糊小脑模型关节控制器(FCMAC)设计速度控制器,在两轴之间采用实时轮廓误差估计模型和迭代学习交叉耦合控制(ILCCC)进行轮廓控制器的设计,可同时减小跟踪误差和轮廓误差。FCMAC准确及时地抑制负载扰动,ILCCC削弱双轴参数不匹配和周期性轮廓误差对轮廓精度的影响。仿真结果表明,所设计的基于模糊CMAC的迭代学习控制系统具有较高的轮廓精度和较强的鲁棒性。(本文来源于《第十六届沈阳科学学术年会论文集（理工农医）》期刊2019-10-10）
方馨,刘春芳[6]（2019）在《快速刀具伺服系统迭代学习控制仿真研究》一文中研究指出本论文是以高精密快速刀具伺服系统(FTS)永磁同步直线电机为研究的对象,为了达到快速刀具伺服系统快速性、跟踪性、稳定性和抗扰性这四重标准的目的,而进行的仿真研究。本研究为克服各种端部效应和周期性摩擦力的扰动还有负载扰动和参数的变化等诸多因素,为达到理想的效果,采用对周期性干扰有较好的抑制以及对高频周期性输入信号具有较好的跟踪能力的快速刀具伺服系统,模型参数不确定和高度非线性已使简单的PID不再适用,采用了迭代学习控制。为了提高系统的伺服刚度,减小因切削力扰动带来的不稳定,速度环采用伪微分前馈反馈控制(PDFF)。Matlab/Simulink仿真结果表明,所采用的控制算法在高频响应输入时,有效地抑制了周期性的扰动对伺服系统性能影响并且对于周期性输入信号具有良好跟踪特性,提高了系统响应速度和伺服刚度。(本文来源于《第十六届沈阳科学学术年会论文集（理工农医）》期刊2019-10-10）
霍鑫,吴瑷菁,王孟渝,邢宝祥[7]（2019）在《基于位置域迭代学习的激光导引头测试系统时变周期干扰抑制》一文中研究指出激光导引头测试系统是对激光导引头进行参数标定及性能测试的专用测试设备,其性能和精度决定了导引头的品质。为了提高某激光导引头测试系统的性能,抑制时变周期干扰对测试系统的影响,提出一种基于位置域的迭代学习控制方法。通过对不同转速下干扰成分的时域/位置域频谱分析,得到时变周期干扰具有角位置定周期的特征,基于迭代学习的思想提出一种位置域的迭代学习控制结构,依据算法的收敛性条件和滤波器的相位延迟特性,给出控制参数的整定准则和相位补偿方法,并对其应用效果进行了实验验证。在最大转速指令下的实验表明,采用位置域迭代学习控制方法后,角位置稳态跟踪精度提高了65.8%,在此基础上,对位置域迭代周期进行修正,角位置稳态跟踪精度进一步提高了61.5%。(本文来源于《红外与激光工程》期刊2019年09期）
周颖,宋璐,史敬灼[8]（2019）在《基于割线法的超声波电动机迭代学习转速控制》一文中研究指出针对牛顿学习律中微分项不易确定、影响控制性能的问题,借用数值分析中的割线法,给出割线学习律,并用于超声波电动机迭代学习转速控制。给出割线迭代学习控制策略的实用化改进方法,以解决实际应用中出现的问题。实验结果表明,电机转速控制性能在学习过程中逐步改善,控制策略简单,效果良好。(本文来源于《微特电机》期刊2019年09期）
李岩,丁浩,孙中波,柴媛媛,卢曾鹏[9]（2019）在《基于一种加速PD型迭代学习控制算法的机械臂轨迹跟踪》一文中研究指出针对二自由度机械臂非线性系统,迭代学习控制(iterative learning control,ILC)对于具有重复运动特性的机械臂有较好的控制效果。在扰动的情况下,设计了一种PD型迭代学习控制律,随着系统迭代次数的不断增加,通过在区间内对增益矩阵进行实时修改来缩短所需的修正区间,进而达到加快收敛速度的目的。首先,结合λ范数分析ILC的收敛性。其次,通过仿真验证所提出控制策略的可行性和有效性。最后,在相同条件下,仿真结果表明,PD型ILC收敛速度比P型ILC更快;带有扰动的PD型ILC比传统扰动型PD控制收敛效果更好。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年26期）
黄静,郑华义,李宏,李国岫,邱成[10]（2019）在《带参数学习的引导信号迭代学习控制方法》一文中研究指出针对传统迭代学习控制方法应用在空气舵负载模拟器加载系统中的控制发散问题,提出一种引导信号迭代学习控制方法。为提高和增强新方法的智能型和适应性,并具备更快的收敛速度,对新提出方法进行改进:对引导信号进行迭代学习的同时,也对控制参数进行学习,从而使得新控制方法具备双重学习能力。在系统每个迭代周期初始状态不一致的实际情况下,对新控制方法进行收敛特性的数学分析及证明,并最终给出收敛的充分条件。改进后的控制方法应用在空气舵负载模拟器加载系统仿真模型中进行验证,通过与传统迭代学习控制方法以及不带参数学习的控制方法进行对比,表明带参数学习的引导信号迭代学习控制方法具有更快的收敛速度和更好的控制效果。(本文来源于《兵工学报》期刊2019年11期）
迭代学习论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了提高采摘机器人机械手控制系统的精准性和采摘机器人的移动效率,设计出基于迭代学习PID算法的苹果采摘机器人。借助MatLab软件平台进行模型搭建及控制系统仿真测试,实验室条件下进行硬件结构设计,并完成采摘过程测试、路径规划避障测试和采摘果实破损率统计分析。实验验证表明:基于迭代学习PID算法设计的采摘机器人可准确锁定采摘目标,迅速实施稳定的采摘动作,以最佳采摘角度最大程度地保证采摘果实完整性。基于迭代学习PID算法设计的苹果采摘机器人有效提高了采摘的精度和效率,使苹果整体完好率达到98.3%以上,最大限度保证了采摘苹果的质量。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
迭代学习论文参考文献
[1].刘建,卜旭辉,梁嘉琪.多输入多输出GTAW焊接过程的迭代学习控制[J].控制工程.2019
[2].陈明霞,张寒,王晓文,李徐勇.基于迭代学习PID算法的苹果采摘机器人设计[J].农机化研究.2020
[3].姜魏梁,招瑞丰.基于扰动观测器的机床加工误差迭代学习控制[J].中国工程机械学报.2019
[4].于振中,谷华航.超前采样时间迭代学习的下肢康复机器人轨迹跟踪控制[J].计算机工程与科学.2019
[5].孙伟,王迪,单超颖.基于模糊CMAC的迭代学习控制研究[C].第十六届沈阳科学学术年会论文集（理工农医）.2019
[6].方馨,刘春芳.快速刀具伺服系统迭代学习控制仿真研究[C].第十六届沈阳科学学术年会论文集（理工农医）.2019
[7].霍鑫,吴瑷菁,王孟渝,邢宝祥.基于位置域迭代学习的激光导引头测试系统时变周期干扰抑制[J].红外与激光工程.2019
[8].周颖,宋璐,史敬灼.基于割线法的超声波电动机迭代学习转速控制[J].微特电机.2019
[9].李岩,丁浩,孙中波,柴媛媛,卢曾鹏.基于一种加速PD型迭代学习控制算法的机械臂轨迹跟踪[J].科学技术与工程.2019
[10].黄静,郑华义,李宏,李国岫,邱成.带参数学习的引导信号迭代学习控制方法[J].兵工学报.2019
论文知识图
