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当代控制理论及应用技术概论
Introduction to Contemporary Control Theory and Applied Technology

支。该控制方法适合于具有重复运动性质的被控对象，它不依赖于系统的精确数
学模型，能以非常简单的方式处理不确定度相当高的非线性强耦合动态系统。目
前，迭代学习控制在学习算法、收敛性、鲁棒性、学习速度及工程应用研究上取
得了巨大的进展。迭代学习控制模仿人类学习的方法来达到有效控制的目的，能
够通过一系列迭代过程实现对二阶非线性动力学系统的跟踪控制。整个控制结构

由线性反馈控制器和前馈学习补偿控制器组成，其中线性反馈控制器保证了非线
性系统的稳定运行、前馈补偿控制器保证了系统的跟踪控制精度。它在执行重复
运动的非线性机器人系统的控制中是相当成功的。②反复学习控制。就在迭代学

习控制被提出的同时，控制理论专家们又在酝酿着另一学习控制理论一反复控制，
又称反复学习控制。这理论堪称迭代学习控制的孪生兄弟。同样着眼于利用受控
对象和目标轨道的周期性或重复性，用前一周期的控制信息去改善后一周期的控
制，同样大量地使用存储器以纪录过去的控制信息。只是，迭代学习控制志在有
限区间上完全追踪，而反复控制关心的是无限区间上渐近追踪。反复控制的提出，

主要是针对伺服控制任务。反复控制理论与方法在伺服控制中得到了广泛的应用。
（3）异步自学习控制
基于迭代和重复的学习控制，针对一类特定的系统但又不依赖系统的精确

数学模型，它通过反复训练的方式进行自学习，使系统逐步逼近期望的输出。这
类方法可导致结构简单的学习控制器。它在时域中的发展即为“迭代自学习控制”，
在频域中的发展即为“重复自学习控制”。“异步自学习控制”方法将两者有机
地统一起来，提出些新的理论观点。
6. 定性控制理论

定性推理是种基丁模型的推理，其是本思想是：为了搞清楚定性推理的对
象的现实世界的物理系统的行为，往往不需要使用严格的定量方法。定性推理不
是通过收集系统变量在不同的时间点上的取值来模拟系统行为，而是在更高的抽

象层次上关心系统行为的定性特征。将定性推理应用到控制领域，便形成了智能
控制的一个新的分支，即定性控制。定性控制器根据系统的不完全知识，对系统
的输出行为做出预测和控制，这是常规控制器所无法完成的。定性控制与模糊控
制的主要区别是：①模糊控制基于“黑箱”系统，不需要建立数学模型，而定性
控制基于定性模型。②模糊控制是基于状态的精确测量值，而定性控制基于状态

的定性测量值。

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