多输入多输出系统迭代学习控制算法

资 源 简 介

多输入多输出系统迭代学习控制算法

详 情 说 明

多输入多输出（MIMO）系统的迭代学习控制（ILC）算法是一种针对重复性任务的先进控制策略。该算法通过不断调整控制输入，使系统输出逐渐逼近期望轨迹，适用于工业机器人、数控机床等具有周期性运动特征的场景。

核心思想是通过历史误差数据动态修正下一次迭代的控制信号，其学习机制通常包含三个关键步骤：误差记录、控制律更新和迭代执行。与传统反馈控制不同，ILC利用任务重复特性，在时域上建立"学习-修正"的闭环优化过程。

对于MIMO系统，算法需处理各通道间的耦合关系。常见解决方案包括分解为多个单输入单输出（SISO）子系统独立设计，或采用矩阵形式的权重参数协调多变量调整。随着迭代次数增加，系统会逐步收敛到满足精度要求的控制序列。

该算法的实现要点在于设计合适的学习滤波器，既要保证收敛速度，又要避免高频噪声放大。初学者可通过调整学习增益、引入遗忘因子等方式观察系统响应变化，直观理解算法参数对性能的影响规律。