MATLAB迭代学习控制仿真平台实现动态系统轨迹跟踪

资 源 简 介

本项目基于MATLAB和Simulink构建了迭代学习控制（ILC）算法仿真框架，面向机械臂、线性电机等重复运动对象，提供轨迹跟踪与迭代优化的完整仿真流程，支持控制器设计与性能验证。

详 情 说 明

基于迭代学习控制的动态系统轨迹跟踪MATLAB/Simulink仿真平台

项目介绍

本项目提供了一个完整的迭代学习控制（ILC）算法仿真框架，通过MATLAB m文件与Simulink模型的有机结合，实现对重复运动动态系统（如机械臂、线性电机等）的高精度轨迹跟踪控制。平台采用迭代优化策略，通过批次间学习机制不断修正控制输入信号，逐步提升系统的跟踪性能。

功能特性

• 多模型支持：可处理传递函数、状态空间方程等多种形式的被控对象模型
• 算法灵活性：支持P型、D型、PID型等不同类型的迭代学习控制律
• 可视化分析：提供误差收敛曲线、跟踪效果对比图等直观的性能评估工具
• 批次管理：实现多批次仿真数据的自动存储、管理和分析
• 集成验证：通过Simulink仿真验证控制算法的实际效果
• 性能量化：输出均方根误差、最大跟踪误差等关键性能指标

使用方法

1. 参数配置：在主脚本中设置期望轨迹、被控对象参数、学习控制参数和仿真参数
2. 算法选择：根据控制需求选择适当的迭代学习控制算法类型
3. 仿真执行：运行主程序启动迭代学习过程，系统将自动进行多批次仿真
4. 结果分析：查看生成的跟踪效果图、误差收敛曲线和性能指标报表
5. 模型验证：通过Simulink模型直观观察控制系统的动态响应过程

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Simulink基础模块库
• 控制系统工具箱（推荐）
• 至少4GB内存（复杂系统仿真建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了仿真平台的核心功能，包括被控对象模型的建立与验证、迭代学习控制算法的实现、多批次仿真循环的执行控制、跟踪误差数据的自动收集与分析，以及结果可视化图表的生成。该文件作为整个仿真平台的调度中枢，协调各功能模块的有序运行，确保迭代学习过程的顺利进行，并最终输出完整的性能分析报告。