公开(公告)号：CN112859598B

公开(公告)日：2022-08-19

申请号：CN202110020976.5

申请日：2021-01-07

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 许长寿 ,  刘作军 ,  刘磊 ,  张杰 ,  杨鹏

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种重组式经验变换型迭代学习控制方法。本发明针对被控系统元件更换或参数改变时内在结构本质特征保持不变的特点，将被控系统改进为重组式的迭代学习控制系统，根据其参数变化的具体情况，通过对原有迭代学习控制所获得经验的继承和适当调整，将之变换重组为新被控系统的初次迭代控制数据，通过重组的方式实现了迭代学习控制经验在新被控系统运行过程中的有效继承和应用，形成初始误差极小的新被控系统初次迭代控制数据，使得达到目标跟踪精度的迭代次数更少，有效的减少了新迭代学习所需要的次数和时间，节约了时间与原材料损耗。

公开(公告)号：CN112859598A

公开(公告)日：2021-05-28

申请号：CN202110020976.5

申请日：2021-01-07

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 许长寿 ,  刘作军 ,  刘磊 ,  张杰 ,  杨鹏

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种重组式经验变换型迭代学习控制方法。本发明针对被控系统元件更换或参数改变时内在结构本质特征保持不变的特点，将被控系统改进为重组式的迭代学习控制系统，根据其参数变化的具体情况，通过对原有迭代学习控制所获得经验的继承和适当调整，将之变换重组为新被控系统的初次迭代控制数据，通过重组的方式实现了迭代学习控制经验在新被控系统运行过程中的有效继承和应用，形成初始误差极小的新被控系统初次迭代控制数据，使得达到目标跟踪精度的迭代次数更少，有效的减少了新迭代学习所需要的次数和时间，节约了时间与原材料损耗。