基于干扰观测的车辆系统数据驱动鲁棒迭代学习控制方法

本公开提供了一种基于干扰观测的车辆系统数据驱动鲁棒迭代学习控制方法，该方法对存在干扰的车辆系统执行测试迭代，收集控制输入和测试输出，根据控制输入和测试输出选择迭代学习控制算法的增益矩阵；基于该增益矩阵构造车辆系统的标称模型，并选择干扰观测器的增益矩阵；利用标称模型、增益矩阵，设计干扰观测器，获得干扰观测；将干扰观测加入迭代学习控制算法中，更新下次调节迭代的控制输入，控制车辆执行下次迭代；车辆系统进行多次调解迭代，直至达到对预期目标轨迹的跟踪。本发明为迭代变化干扰下模型信息完全未知的车辆系统提供一种自主智能的高精度跟踪控制方法。