高阶无模型自适应迭代学习控制学习记录

高阶无模型自适应迭代学习控制

参考文献

“High-Order Model-Free Adaptive Iterative Learning Control of Pneumatic Artificial Muscle With Enhanced Convergence.” Ieee Transactions on Industrial Electronics

控制律采用的伪偏导和准者函数，基于紧凑型DL来线性化，伪偏导的估计采用高阶估计方式，给PPD初始值分配为10，控制律部分和PPD更新部分如下所示：

给出的仿真系统函数为：
期望轨迹为：

系统参数设为：

epsilon = 0.01;
lambda = 1; %0.6
rho = 0.85;  %1
mu = 1;    %1
eta = 0.6;  %0.6
alpha_1 = 0.4;
alpha_2 = 0.4;
alpha_3 = 0.2;

仿真结果如下，感觉我的迭代次数设置只有几十次的效果比不上论文里的效果。
迭代60次：

300次：

600次：

1000次：

仿真代码见 github.