一种带有非重复扰动的直流电机迭代学习控制优化方法

本发明公开了一种带有非重复扰动的直流电机迭代学习控制优化方法，涉及直流电机控制技术领域，该方法利用深度Koopman算子将非线性系统的标称模型提升至高维线性空间，得到非线性系统的高维状态空间模型描述，然后将该状态空间模型转化为线性重复过程模型的形式，利用二维迭代学习控制方法得到高维空间内系统收敛的线性矩阵不等式条件，进而让智能体分别在带有模型失配的高维状态空间模型迭代学习控制和带有非重复不确定性非线性系统下进行训练，最后再应用于实际系统。该方法所得到的控制律增益可以更好地适配原非线性系统，设计深度强化学习算法对非重复扰动进行补偿，基本实现对期望输出的零误差跟踪。