MATLAB线性系统单变量迭代学习控制仿真工具

资 源 简 介

该项目实现基于线性系统的迭代学习控制算法，通过多次迭代优化控制输入，模拟系统动态响应过程。支持自定义参数和学习增益，提供控制效果与误差收敛可视化，适用于控制算法教学与研究。

详 情 说 明

基于线性系统的单变量迭代学习控制仿真程序

项目介绍

本项目实现了一个基于线性离散时间系统的单变量迭代学习控制（ILC）仿真程序。迭代学习控制是一种通过重复运行来改善跟踪性能的智能控制方法，适用于具有重复作业特性的系统。本程序通过模拟线性系统的动态响应过程，演示了ILC算法如何通过多次迭代优化控制输入信号，实现对期望轨迹的精确跟踪。

功能特性

• 基本ILC算法实现：采用P型迭代学习控制律，通过误差反馈调整控制输入
• 线性系统建模：支持离散传递函数或状态空间形式的线性系统描述
• 可视化分析：实时显示每次迭代的控制效果和误差收敛情况
• 参数自定义：支持用户灵活设置系统参数、学习增益和迭代次数
• 性能评估：提供误差范数收敛曲线等量化性能指标分析

使用方法

1. 设置系统参数：定义离散线性系统的数学模型（传递函数系数或状态空间矩阵）
2. 指定期望轨迹：输入期望输出信号的时间序列数据
3. 配置学习参数：设置学习增益、迭代次数和采样时间等参数
4. 运行仿真：执行程序开始迭代学习过程
5. 分析结果：查看生成的控制信号、系统响应、误差收敛曲线等结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装MATLAB基本工具箱

文件说明

主程序文件集成了迭代学习控制仿真的核心功能，包括系统建模与初始化、迭代学习控制算法的循环执行、系统动态响应的模拟计算、各类性能指标的统计分析，以及最终结果的多维度可视化展示。该文件通过参数配置界面接收用户输入，实现了从初始控制到最终优化的完整学习流程，并生成包含收敛曲线和动画演示的综合性分析报告。