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蔡华祥；黄永美；杜俊峰；唐涛；左丹；李金英

望远镜系统的扩展状态观测器迭代学习控制。 （英语） Zbl 1394.93103号

数学。问题。工程师。 2015年，文章ID 701510，8 p.（2015）.
摘要：为了提高望远镜的跟踪精度，提出了一种基于扩展状态观测器（ESO）的迭代学习控制（ILC）方法。望远镜系统通常会受到一些不确定的非线性扰动，如非线性摩擦和未知扰动。因此，为了保证跟踪精度，引入了能够估计系统状态（包括部分不确定非线性扰动）的ESO。利用ESO将非线性系统转化为近似线性系统。此外，为了进一步提高跟踪精度，我们利用迭代学习过程中可以找到理想控制信号的ILC方法。此外，该控制方法从理论上保证了预定的跟踪性能和最终的跟踪精度。最后，一些比较实验结果表明，所提出的控制方法在降低望远镜系统的跟踪误差方面具有良好的性能。

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93立方厘米 由常微分方程控制的控制/观测系统
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\textit{H.Cai}等人，《数学》。问题。Eng.2015，文章ID 701510，第8页（2015；Zbl 1394.93103）
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参考文献：

[1] 瓦利亚文，G.G。；Bychkov，V.D。；Yushkin，M.V。；Galazutdinov，G.A。；Drabek，S.V.公司。；谢尔金，V.S。；Sarkisyan，A.N。；塞门科，E.A。；Burlakova，T.E。；Kravchenko，V.M。；Kudryavtsev，D.O。；Pritychenko，A.M。；Kryukov，P.G。；Semjonov，S.L.公司。；穆萨耶夫，F.A。；Fabrika，S.N.，用于6米望远镜的高分辨率光纤馈电梯形光谱仪。I.光学方案、布置和控制系统，《天体物理通报》，69，2，224-239，（2014）·doi:10.1134/s199034131402102
[2] 卢克。；Xia，Y.，有限时间收敛的刚性航天器自适应姿态跟踪控制，Automatica，49，12，3591-3599，（2013）·Zbl 1315.93045号 ·doi:10.1016/j.automatica.2013.09.001
[3] Sun，Y.-J.，具有参数失配、未知外部激励、对象不确定性和不确定死区非线性的Duffing-Holmes系统广义实际同步的复合跟踪控制，摘要与应用分析，2012，（2012）·Zbl 1242.34099号 ·数字对象标识代码：10.1155/2012/640568
[4] Fu，Y。；Chai，T.，一类非线性系统的带滤波器和神经补偿器的自校正控制，IEEE神经网络和学习系统汇刊，24，5，837-843，（2013）·doi:10.1109/TNNLS.2013.2238638
[5] 布里奇斯，M.M。；Dawson，D.M。；Hu，J.，一类直接驱动机器人操作器的自适应控制，国际自适应控制和信号处理杂志，10，4-5，417-441，（1996）·Zbl 0858.93047号
[6] Tadayoni，A。；谢伟峰。；Gordon，B.W.，使用结构动态小波网络对具有参数变化摩擦的谐波传动进行自适应控制，国际控制、自动化和系统杂志，9，1，50-59，（2011）·doi:10.1007/s12555-011-0107-5
[7] Alipouri，Y。；Poshtan，J.，使用离散滑模控制器方法设计鲁棒最小方差控制器，ISA Transactions，52，2，291-299，（2013）·文件编号：10.1016/j.isatra.2012.10.004
[8] 郭伯忠。；Jin，F.-F.，边界输入扰动下一维反稳定波动方程的滑模和自抗扰控制，IEEE自动控制汇刊，58，5，1269-1274，（2013）·Zbl 1369.93271号 ·doi:10.1109/tac.2012.2218669
[9] 吕永生。；Lin，S.-M.，基于扰动观测器的谐波传动系统转矩脉动自适应前馈消除，电气工程，90，2，95-106，（2007）·doi:10.1007/s00202-006-0057-8
[10] Kavli，T.，机器人操作器轨迹学习控制器的频域合成，机器人系统杂志，9，5，663-680，（1992）·Zbl 0775.68021号 ·doi:10.1002/rob.4620090506
[11] Wang，Y.-C。；Chien，C.-J.，使用滤波FNN设计的机器人系统基于观测器的自适应迭代学习控制，机械工程进展，6，（2014）·doi:10.1155/2014/471418
[12] Arimoto，S。；川村，S。；宫崎骏，F.，《通过学习改进机器人操作》，《机器人系统杂志》，1，2，123-140，（1984）·doi:10.1002/rob.4620010203
[13] 徐，J.-X。；黄，D。；Venkataramanan，V。；Cat Tuong Huynh，使用采样数据迭代学习控制的压电定位台的极端精确运动跟踪，IEEE控制系统技术汇刊，21，4，1432-1439，（2013）·doi:10.10109吨/吨.2012.2201718
[14] Norrlöf，M.，工业机器人自适应迭代学习控制算法与实验，IEEE机器人与自动化学报，18，2，245-251，（2002）·doi:10.1109/TRA.2002.999653
[15] 徐，J.-X。；陈，Y。；Lee，T.H。；Yamamoto，S.，《终端迭代学习控制及其在RTPCVD厚度控制中的应用》，Automatica，35，9，1535-1542，（1999）·Zbl 0953.93508号 ·doi:10.1016/s0005-1098（99）00076-x
[16] Saab，S.S.，离散时间随机学习控制算法，IEEE自动控制事务，46，6，877-887，（2001）·Zbl 1005.93055号 ·数字对象标识代码：10.1109/9.928588
[17] Leang，K.K。；Devasia，S.，《压电陶瓷的滞后补偿迭代学习控制设计：在原子力显微镜中的应用》，机电一体化，16，3-4，141-158，（2006）·doi:10.1016/j.mecharonics.2005.11.006
[18] 朱，Z。；徐，D。；刘，J。；Xia，Y.，基于扩展状态观测器的导弹制导律，IEEE工业电子学报，60，12，5882-5891，（2013）·doi:10.1109/TIE.2012.223254
[19] Pizzocaro，M。；Calonico，D。；Calosso，C。；克利瓦蒂，C。；科斯坦佐，G.A。；列维·F。；Mura，A.，超稳定光学腔温度的主动干扰抑制控制，IEEE超声、铁电和频率控制汇刊，60，2，273-280，（2013）·doi:10.1109/TUFFC.2013.2563
[20] 姚，J。；焦，Z。；Ma，D.，基于扩展状态观测器的输出反馈液压系统的反推非线性鲁棒控制，IEEE工业电子学报，61，11，6285-6293，（2014）·doi:10.1109/tie.2014.2304912
[21] 姚，J。；焦，Z。；Ma，D.，带扩展状态观测器的直流电机自适应鲁棒控制，IEEE工业电子学报，61，7，3630-3637，（2014）·doi:10.1109/tie.2013.2281165
[22] 郑琦。；高立群。；Gao，Z.，关于具有未知动态的非线性时变对象的自抗扰控制的稳定性分析，第46届IEEE决策与控制会议论文集（CDC’07）·doi:10.1109/cdc.2007.4434676
[23] 钱，W。；熊猫，S.K。；Xu，J.-X.，使用迭代学习控制最小化永磁同步电机的转矩脉动，IEEE电力电子学报，19，2，272-279，（2004）·doi:10.1109/TPEL.2003.820537
[24] 亨廷格，G。；芬威克，D。；巴登，B。；宫崎骏，F.，扰动和不确定初始条件下学习控制的稳定性，IEEE自动控制汇刊，37，1，110-114，（1992）·数字对象标识代码：10.1109/9.109644
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