迭代学习控制源程序

资 源 简 介

迭代学习控制源程序

详 情 说 明

迭代学习控制（ILC）是一种适用于重复性任务的智能控制方法，特别适合机器鱼的周期性轨迹跟踪场景。该控制算法的核心思想是通过不断迭代修正控制信号，使系统输出逐渐逼近期望轨迹。对于初学者而言，理解ILC需要掌握三个关键阶段：首先系统会记录当前周期跟踪误差，然后将误差信息经过学习算法处理，最后在下一周期生成修正后的控制指令。这种"执行-学习-改进"的闭环过程，使得机器鱼在多次游动中能逐步优化鳍条摆动参数，最终实现高精度轨迹跟踪。程序实现时通常包含误差存储矩阵、滤波模块和增益调节器等组件，值得注意的是，迭代学习率的选择直接影响收敛速度与稳定性，需要根据具体机器鱼的动力学特性进行调试。该方法的优势在于不依赖精确的数学模型，仅需系统具有可重复性，这对水下机器人这类建模复杂的对象尤为适用。