孙明轩 徐晨晨 邹胜祥

(浙江工业大学信息工程学院 杭州 310023)

0 引 言

积分自适应方法适用于连续时间参数系统，它提供的自适应机制在线调整控制器参数，以实现期望的控制性能。这种自适应方法的典型特征在于其积分自适应参数估计算法，可利用 Lyapunov综合方法推导这种自适应律，并建立闭环系统稳定性与收敛性。积分自适应算法在相关文献中较为常见，关于它的详细理论(包括算法推导、算法性质)可参见文献[1,2]。由已发表文献可以看出，积分自适应方法在处理参数不确定性方面是十分有效的，通过算法形式的设置能够直接导致性能分析的完成。由于自适应算法的积分形式，实现时需要求解用于估值计算的积分方程，即需要进行离散近似。离散近似后的参数估值与积分自适应律所得结果是存在偏差的。已发表文献中提出了多种鲁棒自适应策略，可以使得积分自适应律在离散实现时仍能够保证闭环系统的控制性能[2]。通过采取界已知的不确定性鲁棒处理手段，文献[3]提出的自适应鲁棒控制方法能够预先规定系统性能，从而有效改进了闭环系统的瞬态性能。

迭代学习方法借鉴人们处理重复行为的做法，经由逐步学习过程不断改善、提高性能，如运动员的训练过程。迭代学习控制技术适于有限区间上重复运行的受控对象，通过学习可实现完全跟踪任务。值得借鉴之处在于学习算法的构造形式，它能够提供关于时变参数的估计，但每次作业完成后要求初始定位。……