迭代学习算法

资 源 简 介

迭代学习算法

详 情 说 明

迭代学习算法是一种通过重复执行任务来逐步提高系统性能的控制方法。在机械臂控制领域，这种算法表现出了优异的跟踪性能，特别适合处理周期性运动任务。

针对两关节机械臂的控制问题，研究者设计了三种不同的迭代学习控制方案。这些算法都能有效地使机械臂轨迹跟踪预设的期望信号。其中，期望信号代表了机械臂末端需要达到的理想运动轨迹。

实现时采用了MATLAB的S函数编程方式，这种实现方法不仅提高了代码的可读性，还增强了程序的结构化程度。通过m文件编写S函数，既保留了Simulink的可视化建模优势，又能灵活地实现复杂的控制算法逻辑。

该实现方案具有以下特点：首先，算法收敛性良好，能在较少的迭代次数内达到满意的跟踪精度；其次，程序结构清晰，便于理解和修改；最后，可视化效果好，利于算法效果的展示和分析。这些特点使其成为学习迭代学习控制算法的优秀范例。