量化迭代学习控制：理论、方法与应用的深度剖析.docx

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2025-02-22 发布于上海
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一、引言

1.1研究背景与意义

在现代工业自动化和机器人技术等领域，随着生产需求的不断提高，对系统的性能和可靠性提出了更高的要求。迭代学习控制（IterativeLearningControl，ILC）作为一种专门针对具有重复运动特性系统的控制方法，应运而生。它通过利用系统前一次控制的误差和输出的历史信息来修正下一次控制信号，从而逐步提高控制系统的性能，在理论层面上具有充分的鲁棒性、收敛性和稳定性，在实际应用中也展现出了可靠性、有效性和优越性。

在工业自动化生产线上，例如汽车制造、电子产品组装等，生产过程往往具有高度的重复性。每一个生产周期内，机械设备需要执行相同的操作流程，以确保产品