【摘 要】
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由于重复系统（机器人、电机等）在工业中的广泛应用，其安全性和可靠性受到高度重视，其容错控制和故障估计问题受到广泛的关注。而在迭代学习策略框架下，基于迭代优化，可计算重复系统的控制作用，实现控制轨迹的高精度跟踪。为克服故障对控制性能的影响，本文基于迭代学习策略利用故障估计器，研究参数不确定和初值不确定下的主动容错控制问题。本文主要研究有以下3点：
①针对参数不确定的系统，提出了一种基于迭代学习的容错控制方法。在容错控制器和故障估计器设计中，迭代学习律采用PD型学习律。为了保证算法稳定性，设计相应的
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由于重复系统（机器人、电机等）在工业中的广泛应用，其安全性和可靠性受到高度重视，其容错控制和故障估计问题受到广泛的关注。而在迭代学习策略框架下，基于迭代优化，可计算重复系统的控制作用，实现控制轨迹的高精度跟踪。为克服故障对控制性能的影响，本文基于迭代学习策略利用故障估计器，研究参数不确定和初值不确定下的主动容错控制问题。本文主要研究有以下3点：
①针对参数不确定的系统，提出了一种基于迭代学习的容错控制方法。在容错控制器和故障估计器设计中，迭代学习律采用PD型学习律。为了保证算法稳定性，设计相应的优化目标和李亚普洛夫函数，得到了收敛性条件。通过MATLAB数值实验对算法的有效性和可行性进行验证。
②针对初值不确定性的系统，提出了一种迭代学习策略下的容错控制算法。通过设计故障估计器和初值估计器，得到故障估计值和初值估计值，构建主动容错控制器，对系统的控制输入进行相应补偿，克服故障和初值不确定的影响，实现控制轨迹跟踪。利用MATLAB数值实验，验证提出的容错控制算法的有效性。该算法对系统故障有效容错控制的同时，能有效抑制初值变化对系统状态控制的影响。
③针对初值偏差随机发生系统，初值偏差发生概率考虑为伯努利分布。为适应迭代学习框架，分析相邻迭代周期的初值偏差发生概率，并设计对应的故障估计器和初值估计器，构建相应的迭代学习容错控制算法。通过数值实验验证故障估计及容错控制算法的有效性。
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