MATLAB多输入多输出系统迭代学习控制(MIMO-ILC)教学仿真程序

资 源 简 介

该项目实现多输入多输出系统的迭代学习控制算法仿真，通过模拟多变量系统动态响应，演示ILC算法通过迭代优化控制输入逼近期望轨迹的过程。适合控制理论初学者和研究人员学习ILC基本原理与应用。

详 情 说 明

多输入多输出系统迭代学习控制算法（MIMO-ILC）教学仿真程序

项目介绍

本项目实现了一个针对多输入多输出（MIMO）系统的迭代学习控制（ILC）算法的仿真程序，主要面向ILC算法的初学者。程序通过模拟多变量系统的动态响应，演示ILC如何通过多次迭代优化控制输入，从而逼近期望输出轨迹。通过该项目，用户可以深入理解ILC的基本原理、控制律的设计方法以及系统的收敛性能。

功能特性

• 系统建模：支持多输入多输出系统的传递函数矩阵或状态空间（A, B, C, D矩阵）建模。
• ILC控制律设计：提供迭代学习控制律的设计和更新机制，包括学习增益矩阵和滤波器参数的配置。
• 迭代过程可视化：实时显示每次迭代的系统输出与期望输出的对比，以及误差收敛曲线。
• 性能分析：提供详细的性能指标分析，如均方根误差、收敛速度和最终跟踪误差，帮助用户评估控制效果。
• 参数调节：用户可灵活调节系统参数（如学习增益、初始误差等），观察参数变化对系统性能的影响。

使用方法

1. 配置系统模型参数：输入多输入多输出系统的模型参数（如传递函数矩阵或状态空间矩阵）。
2. 设定期望输出轨迹：为每个输出通道定义期望的时间序列数据。
3. 设置ILC控制参数：配置学习增益矩阵、滤波器参数及初始控制输入序列。
4. 运行仿真：指定迭代次数、仿真时长和采样时间后，启动仿真程序。
5. 结果分析：查看每次迭代的控制输入和系统输出，观察误差收敛情况，并分析性能指标。

系统要求

• 操作系统：Windows、macOS 或 Linux
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本

文件说明

程序的主入口文件实现了系统的初始化设置、迭代学习控制的核心算法、仿真过程的执行以及结果的展示与分析。具体包括：系统模型的建立与验证、控制输入的迭代更新计算、系统动态响应的模拟、误差数据的记录与处理、收敛曲线的绘制以及性能指标的分析与输出。