《表2 响应最大摆动量对比表》

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《柔性迭代学习控制的高精度空调智能控制策略》

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在此种条件下，三个控制器的响应曲线如图4所示，响应的摆动量如表2所示。从图4和表2中明显可以看出，Ziegler-Nichols整定PID控制与二维迭代学习控制的响应由于噪声影响过大，较为明显的偏离目标湿度值，无法实现对目标的跟踪，说明PID控制与传统迭代学习控制对随机干扰的鲁棒性能较差，无法保证较大随机干扰条件下的跟踪性能。而二维迭代学习预测控制响应依旧保持着较好的响应速度，且在达到稳态后的摆动量仅为0.051，响应曲线也显示了该控制响应依旧能够较好的跟踪目标湿度值。说明加入了预测控制之后，该控制器对随机扰动具有较好的鲁棒性，能够在随机噪声影响下保证较好的跟踪能力。