迭代学习控制

资 源 简 介

迭代学习控制

详 情 说 明

迭代学习控制（ILC）是一种针对重复性任务的智能控制方法，特别适用于工业机器人轨迹跟踪场景。其核心思想是通过历史运行数据不断修正控制策略，使系统输出逐步逼近理想轨迹。

在机械臂控制系统中，迭代学习算法会记录第k次执行时的关节运动轨迹误差，并在第k+1次运行时对控制指令进行动态调整。这个调整量通常由前次控制信号与误差补偿项组成，其中误差补偿往往采用比例-微分形式处理轨迹偏差。

该方法的优势在于不需要精确的机器人动力学模型，仅依靠迭代过程中的输入输出数据就能实现渐进式优化。理论证明表明，当系统满足全局Lipschitz连续等条件时，控制算法能保证跟踪误差的单调收敛。

实际应用中需要注意三个关键点：初始控制量的合理设定、学习增益矩阵的调节策略以及非重复性干扰的处理。通过合理的参数设计，即使在存在建模误差的情况下，系统仍能在数次迭代后达到毫米级的轨迹跟踪精度。这种特性使其在汽车焊接、电子装配等重复性作业中展现出显著优势。