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间歇生产过程的R调节学习控制
R-adjustable learning control for batch process
摘要点击聽84聽聽全文点击聽48聽聽投稿时间:2010/5/5聽聽最后修改时间:2011/3/9
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DOI编号聽聽
聽聽2011,28(9):1159-1162
中文关键词聽聽间歇过程聽聽迭代学习聽聽零跟踪聽聽有界跟踪
英文关键词聽聽batch process聽聽iterative learning聽聽zero-tracking聽聽bounded-tracking
基金项目聽聽国家自然科学基金资助项目(61004019); 上海市科委地方高校专项基金资助项目(08160512100); 上海市基础研究重点资助项目(09JC1406300); 教育部博士点基金资助项目(20093108120013); 上海市教育委员会科研创新资助项目(09YZ08); 上海大学“十一五”211建设资助项目.
学科分类代码聽聽
作者单位E-mail
贾立上海大学 机电工程与自动化学院 上海市电站自动化技术重点实验室jiali@staff.shu.edu.cn
施继平上海大学 机电工程与自动化学院 上海市电站自动化技术重点实验室
程大帅上海大学 机电工程与自动化学院 上海市电站自动化技术重点实验室
邱铭森新加坡国立大学 工程学院
中文摘要
聽聽聽聽聽聽针对间歇生产过程迭代学习控制难以进行跟踪性能分析的难题, 本文提出一种变R调节迭代学习控制算法, 借鉴经典控制理论定义有界跟踪和零跟踪概念. 以此研究能够让系统输出误差达到零跟踪的迭代学习控制策略, 并严格地证明了算法的性能, 得出可以通过调节权值R使过程产品质量的误差收敛到与模型精度相关联的有界区域的结论, 为相关理论结果实施于实际间歇过程提供了理论依据.
英文摘要
聽聽聽聽聽聽To track the operation performance of a batch process under iterative learning control, we propose an R-adjustment control strategy. The definitions of zero-tracking error and bounded-tracking error are given according to classical control theory. We investigate the iterative learning control strategy for achieving zero-tracking error in the output, and rigorously prove the tracking ability of the system under control. The most important conclusion is that the zero-tracking error can be achieved by the R-adjustment control strategy, which provides the basis for practical applications.
 
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