基于2D系统理论，对含有非线性项的时变系统的迭代学习控制进行了讨论。首先,考虑了2D Roesser模型的收敛性条件;然后将非线性系统转化为Roesser模型;接着基于此模型设计了一种新型的学习率，证明了在此学习率的作用下系统是收敛的；最后，对一个实际系统进行了数值仿真，并与离散差分型算法进行比较，验证了所提方法的正确性。
2D Roesser模型 非线性系统 迭代学习控制 2D Roesser model nonlinear system Iterative Learning Control(ILC)
桂林电子科技大学 计算机与控制学院, 广西 桂林 541004
普通PID型迭代学习控制算法由于其增益矩阵一旦确定,就不再改变,因而收敛速度较慢。为了提高收敛速度,结合模糊控制技术用于学习控制,提出一种模糊增益PD型迭代学习控制算法。该算法根据系统误差的大小,通过调整因子而改变增益矩阵大小。调整的方法是:在控制的初始阶段,增强控制输入中系统误差增益矩阵,同时保持误差微分增益矩阵不变,从而清除误差;而在控制趋于稳定时,增强控制输入中误差微分增益矩阵,同时保持系统误差部分增益矩阵不变,以减少超调量。针对一个单臂机械手模型,进行了仿真设计,仿真结果验证了方法的有效性。
模糊控制 迭代学习控制 增益调节 fuzzy control iterative learning control gain adjustment
桂林电子科技大学 计算机与控制学院,广西 桂林 541004
分析了Liu混沌系统的特性,讨论了一种观测器同步设计方法。首先对响应系统状态进行重构,然后通过极点配置方法,实现两个混沌系统的状态渐进同步,并通过数值仿真对理论分析加以验证。提出利用Liu混沌系统同步进行图像保密通信的方法,在发送端利用Liu混沌信号掩盖坐标变换后的数字图像信号,在接收端能准确地恢复原始图像信号。仿真结果表明了提出的图像保密通信方法具有很好的保密性。
图像保密通信 Liu混沌系统 观测器 极点配置 image secure communication Liu chaotic system observer pole assignment
