一种基于参数辨识的迭代学习控制算法及应用①-计算机系统应用.pdf

2012 年 第 2 1 卷 第 6 期 计 算 机 系 统 应 用 一种基于参数辨识的迭代学习控制算法及应用① 1 1 1 2 高冬垒 , 刘登峰 , 熊伟丽 , 徐保国 1(江南大学 轻工过程先进控制教育部重点实验室，无锡 214122) 2(江南大学 物联网工程学院自动化系，无锡 214122) 摘 要： 针对间歇过程中模型参数变化的问题，提出了一种基于遗忘因子最小二乘法辨识的迭代学习控制算法。 迭代学习律的参数随模型参数变化而更新，利用遗忘因子大大减小参数变化时 “错误”数据对算法的影响，使 算法具有更强的自适应性。把这一算法应用于黄酒发酵过程，提高了发酵过程的优化控制效果。仿真结果表明 当模型参数随着批次变化时，系统的跟踪性能得到了改进。 关键词：迭代学习控制；参数辨识；带遗忘因子的最小二乘法；黄酒发酵 Iteration Learning Control Algorithm with Parameter Identification and Application 1 1 1 2 GAO Dong-Lei , LIU Deng-Feng , XIONG Wei-Li , XU Bao-Guo 1(Key Laboratory of Advanced Process Control for Light Industry (Ministry of Education), Jiangnan University, Wuxi 214122, China) 2(School of IoT Engineering, Dept. of Automation, Jiangnan University, Wuxi 214122, China) Abstract ：A new iteration learning control algorithm with parameter identification based on recursive least squares algorithm with a forgetting factor is proposed for model parameters changing in batch process. Parameters of the learning gain are updated as model parameters change. The forgetting factor greatly decreases the impact of wrong data, so the algorithm is more adaptive. Rice wine fermentation is optimized with the new algorithm. The simulation result indicates that the algorithm is much effective and can approach anticipant contrail with less iterative when the parameters update. Key words ：iteration learning control; parameter identification; recursive least squares algorithm with a forgetting factor; rice wine fermentation 迭代学习控制算法(ILC)不需要依赖动态系统的 入了一个封闭解表达式来选择正则化参数，这种凸正 精确数学模型就可以使系统实际输出完全跟踪期望输 则化 RLS 算法在进行系统参数辨识时比常规 RLS 算 [1] [4] 出 。少量的先验知识就