SINTEZ UPRAVLENIYa C ITERATIVNYM OBUChENIEM DLYa DISKRETNYKh SISTEM NA OSNOVE NABLYuDATELYa SOSTOYaNIYa S ISPOL'ZOVANIEM METODA TYaZhELOGO ShARIKA

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription or Fee Access

Abstract

Рассматривается задача синтеза управления с итеративным обучением на основе наблюдателя состояния для дискретных линейных систем. С целью ускорения сходимости ошибки обучения предлагается новый подход к ее решению, использующий комбинацию метода тяжелого шарика из теории оптимизации и метода векторной функции Ляпунова для класса двумерных систем, известных как повторяющиеся процессы. Приведен пример, включающий сравнение с известными результатами.

About the authors

P. V PAKShIN

Арзамасский политехнический институт (филиал) Нижегородского государственного технического университета им. Р.Е. Алексеева

Email: pakshinpv@gmail.com
д-р физ.-мат. наук Арзамас, Россия

Yu. P EMEL'YaNOVA

Арзамасский политехнический институт (филиал) Нижегородского государственного технического университета им. Р.Е. Алексеева

Email: EmelianovaJulia@gmail.com
канд. физ.-мат. наук Арзамас, Россия

E. RODZhERS

Университет Саутгемптона

Email: etar@ecs.soton.ac.uk
доктор философии Саутгемптон, Великобритания

References

  1. Arimoto S., Kawamura S., Miyazaki F. Bettering Operation of Robots by Learning // J. Robot. Syst. 1984. V.' 1. P. 123-140.
  2. Bristow D.A., Tharayil M., Alleyne A.G. A Survey of Iterative Learning Control: A Learning-Based Method for High-Performance Tracking Control // IEEE Control Syst. Magaz. 2006. V. 26. No. 3. P. 96-114.
  3. Ahn H-S., Chen Y.Q., Moore K.L. Iterative Learning Control: Survey and Categorization // IEEE Trans. Syst. Man Cybern. Part C: Appl. Rev. 2007. V. 37. No. 6. P. 1099-1121.
  4. Rogers E., Chu B., Freeman C., Lewin P. Iterative Learning Control Algorithms and Experimental Benchmarking Chichester.: John Wiley & Sons, 2023.
  5. Lim I., Hoelzle D.J., Barton K.L. A multi-objective iterative learning control approach for additive manufacturing applications // Control Engineer. Practice. 2017. V. 64. P. 74-87.
  6. Sammons P.M., Gegel M.L., Bristow D.A., Landers R.G. Repetitive Process Control of Additive Manufacturing with Application to Laser Metal Deposition // IEEE Transact. Control Syst. Technol. 2019. V. 27. No. 2. P. 566-575.
  7. Freeman C.T., Rogers E., Hughes A.-M., Burridge J.H., Meadmore K.L. Iterative learning control in health care: electrical stimulation and robotic-assisted upper-limb stroke rehabilitation // IEEE Control Syst. Magaz. 2012. V. 47. P. 70-80.
  8. Meadmore K.L., Exell T.A., Hallewell E., Hughes A.-M., Freeman C.T., Kutlu M., Benson V., Rogers E., Burridge J.H. The application of precisely controlled functional electrical stimulation to the shoulder, elbow and wrist for upper limb stroke rehabilitation: a feasibility study // J. NeuroEngin. Rehabilitat. 2014. P. 11-105.
  9. Ketelhut M., Stemmler S., Gesenhues J., Hein M., Abel D. Iterative learning control of ventricular assist devices with variable cycle durations // Control Engin. Practice. 2019. V. 83. P. 33-44.
  10. Wang Y., Gao F., Doyle F.J. Survey on iterative learning control, repetitive control, and run-to-run control // J. Proc. Control 2009. V. 19. P. 1589-1600.
  11. Поляк Б.Т. О некоторых способах ускорения сходимости итерационных методов // Журн. вычисл. матем. и матем. физ. 1964. Т. 4. № 5. С. 791-803.
  12. Поляк Б.Т. Введение в оптимизацию. М.: Наука, 1983.
  13. d’Aspremont A., Scieur D., Taylor A. Acceleration Methods. arXiv:2101.09545v3. 2021.
  14. Ahn H.S., Moore K.L., Chen Y.Q. Iterative Learning Control. Robustness and Monotonic Convergence for Interval Systems / Lecture Notes in Control and Information Sciences. London: Springer-Verlag, 2007.
  15. Bien Z., Huh K.M. Higher-order iterative learning control algorithm // IEE Proc. D-Control Theory Appl. 1989. V. 136. P. 105-112.
  16. Chen Y., Gong Z., Wen C. Analysis of a high-order iterative learning control algorithm for uncertain nonlinear systems with state delays // Automatica. 1998. V. 34. P. 345-353.
  17. Norrlof M., Gunnarsson S. A frequency domain analysis of a second order iterative learning control algorithm // Proc. 38th IEEE Conf. Decis. Control. 1999. V. 2. P. 1587-1592.
  18. Bu X., Yu F., Fu Z., Wang F. Stability analysis of high-order iterative learning control for a class of nonlinear switched systems // Abstract Appl. Anal. 2013. V. 2013, P. 1-13.
  19. Wei Y.-S., Li X.-D. Robust higher-order ILC for non-linear discrete-time systems with varying trail lengths and random initial state shifts // IET Control Theory Appl. 2017. V. 11. P. 2440-2447.
  20. Wang X., Chu B., Rogers E. Higher-order Iterative Learning Control Law Design using Linear Repetitive Process Theory: Convergence and Robustness // IFAC PapersOnLine. 2017. V. 50-1. P. 3123-3128.
  21. Gu P., Tian S., Y. Chen Y. Iterative learning control based on Nesterov accelerated gradient method // IEEE Access. 2019. V. 7. P. 115 836-115 842.
  22. Нестеров Ю.Е. Метод решения задачи выпуклого программирования со скоростью сходимости O(1/к2) // Докл. АН СССР. 1983. Т. 269. № 3. С. 543—547.
  23. Paszke W., Rogers E., Galkowski K. Experimentally verified generalized KYP lemma based iterative learning control design // Control Engin. Practic. 2016. V. 33. P. 57-67.
  24. Rogers E., Gałkowski K., Owens D.H. Control Systems Theory and Applications for Linear Repetitive Processes / Lecture Notes in Control and Information Sciences. V. 349. Berlin: Springer-Verlag, 2007.
  25. Hladowski L., Galkowski K., Cai Z., Rogers E., Freeman C.T., Lewin P.L. Experimentally supported 2D systems based iterative learning control law design for error convergence and performance // Control Engin. Practic. 2010. V. 18. P. 339-348.
  26. Pakshin P., Emelianova J., Emelianov M., Gałkowski K., Rogers E. Dissipativity and stabilization of nonlinear repetitive processes // Syst. Control Lett. 2016. V. 91, P. 14-20.
  27. Пакшин П.В., Емельянова Ю.П. Управление с итеративным обучением дискретными стохастическими системами с переключениями // А и Т. 2020. № 11. C. 93-111.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2024 The Russian Academy of Sciences