系统迭代学习控制（Iterative Learning Control, ILC）是一种通过反复迭代优化控制策略以提升系统性能的方法，特别适用于动态系统中的轨迹跟踪和鲁棒控制任务。其核心思想是利用历史数据不断调整控制输入，逐步逼近理想控制效果，而无需依赖精确的数学模型。

一、基本原理

迭代优化过程

ILC通过重复执行相同任务，每次迭代根据系统输出与期望轨迹的误差调整控制输入。具体步骤包括：

- 系统根据当前控制输入输出数据；

- 计算预测输出与实际输出的误差；

- 更新控制策略以减少未来误差。

模型依赖性

传统ILC依赖精确的系统模型，但实际工程中模型往往难以获得。数据驱动的ILC（如神经网络ILC）通过输入输出数据直接学习系统动态特性，无需显式建模。

二、关键特点

模型无关性

通过输入输出数据学习系统特性，可处理非线性、强耦合、时变等复杂系统，降低了对精确模型的依赖。

鲁棒性

能有效应对系统参数变化和外部干扰，提升控制稳定性。

计算效率

通过在线学习调整参数，减少了对多次试验的依赖，缩短了收敛时间。

三、应用领域

机器人控制：

如轨迹跟踪、姿态控制；

工业自动化：如过程控制、机械臂操作；

航空航天：处理非线性动态系统（如卫星轨道控制）。

四、典型方法

神经网络ILC：

利用神经网络拟合系统动态，通过反向传播优化权重；

数据驱动ILC：

基于Hammerstein-Wiener系统理论，通过最小化预测误差调整控制器。

五、优势与挑战

优势：无需精确模型、适应性强、计算效率高；

挑战：对数据质量要求高、初始条件敏感、需避免过拟合。

总结

迭代学习控制通过数据驱动和在线优化，为复杂系统的控制提供了灵活且高效的解决方案，尤其适用于模型难以获取或系统动态变化较大的场景。