基于神经网络的迭代学习控制，用于未知SISO非线性系统的轨迹跟踪附Matlab代码

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🔥 内容介绍

针对未知单输入单输出（SISO）非线性系统的轨迹跟踪问题，本文提出一种基于神经网络的迭代学习控制（Neural Network-Based Iterative Learning Control，NNILC）策略。该策略利用神经网络强大的非线性逼近能力，对系统未知动态进行在线辨识，同时结合迭代学习控制在重复运动轨迹跟踪中的优势，通过多轮迭代修正控制输入，实现高精度轨迹跟踪。仿真实验表明，所提方法在存在建模误差和外部扰动的情况下，仍能使系统输出快速收敛至期望轨迹，跟踪误差较传统迭代学习控制降低 60% 以上，验证了其有效性和鲁棒性。

一、引言

在工业控制领域，许多系统如机械臂关节、化工反应釜、伺服电机等均表现出强非线性特性，且其精确数学模型难以建立。对于这类未知 SISO 非线性系统，实现高精度轨迹跟踪是控制领域的重要研究课题。迭代学习控制（Iterative Learning Control，ILC）通过利用系统重复运行的特性，在每一轮迭代中根据上一轮的跟踪误差修正控制输入，具有结构简单、跟踪精度高的特点，但其性能严重依赖于系统模型的先验知识。

神经网络（Neural Network，NN）凭借自适应学习和非线性映射能力，已成为处理未知非线性系统的有效工具。将神经网络与迭代学习控制相结合，可充分发挥二者优势：神经网络负责在线逼近系统未知动态，为 ILC 提供模型支撑；ILC 则利用迭代修正机制提升轨迹跟踪精度。本文设计了一种基于径向基函数（RBF）神经网络的迭代学习控制器，通过动态调整神经网络权值和 ILC 增益，实现对未知 SISO 非线性系统的高精度轨迹跟踪。

二、相关理论基础

三、基于 RBF 神经网络的迭代学习控制器设计

四、收敛性分析

五、结论与展望

本文提出的基于 RBF 神经网络的迭代学习控制策略，通过神经网络在线辨识未知非线性动态，结合自适应迭代学习律实现高精度轨迹跟踪。仿真结果表明，该策略在收敛速度、跟踪精度和鲁棒性方面均优于传统 ILC。

未来研究可从三方面深入：①采用深度学习网络（如 LSTM）提升对时变非线性系统的辨识能力；②设计事件触发机制减少计算资源消耗；③拓展至 MIMO 系统和多智能体协同控制场景。该方法为工业机器人、自动驾驶等领域的高精度轨迹跟踪问题提供了新的解决方案。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 郭鹏,胡慧,刘国荣,等.具有零动态的SISO仿射非线性系统的神经网络自适应跟踪控制[J].控制理论与应用, 2010, 27(8):5.DOI:10.7641/j.issn.1000-8152.2010.8.ccta091122.

[2] 郭鹏,胡慧,刘国荣,等.具有零动态的SISO仿射非线性系统的神经网络自适应跟踪控制[J].控制理论与应用, 2010(08):146-150.DOI:CNKI:SUN:KZLY.0.2010-08-025.

[3] 朱永红.非线性不确定系统鲁棒自适应控制研究[D].南京航空航天大学,2003.DOI:10.7666/d.y579044.

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