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搜索结果: 1-4 共查到自动控制理论 迭代学习控制相关记录4条 . 查询时间(0.131 秒)
针对一类迭代学习控制(ILC) 系统的不确定项, 根据时域中扩张状态观测器的思想, 提出迭代域中线性迭代扩张状态观测器(LIESO), 该线性迭代扩张状态观测器可以利用迭代过程的跟踪误差给出迭代学习控制系统的不确定项的显式估计. 给出了基于该估计的迭代学习控制算法, 并应用类Lyapunov 方法证明其收敛性. 仿真结果表明, 所提出的迭代学习控制算法是有效的, 应用迭代扩张状态观测器可以大幅度提...
利用离散时间轴与迭代轴之间的相似性, 提出了一种新的离散时间自适应迭代学习控制 (AILC) 方法来处理带有时变参数不确定性的非线性系统. 与自适应控制相类似, 所提出的 AILC 是基于投影算法的, 因此学习增益可以沿学习迭代地调节. 在随机初始状态和参考轨迹迭代变化的条件下, 所提出的 AILC 仍可沿迭代学习轴渐近地实现有限时间区间上的逐点收敛性.
针对一类含未知时变参数的严格反馈非线性系统, 提出一种实现有限作业区间轨迹跟踪控制迭代学习算法. 基于Lyapunov-like方法设计控制器, 回避了常规迭代学习控制中受控系统非线性特性需满足全局Lipschitz连续条件的要求. 以反推设计(Backstepping)方法设计控制器, 为使得虚拟控制项可导, 引入一级数收敛序列; 将时变参数展开为有限项多项式形式, 在控制器设计中采取双曲正切...
对具有滞后工业过程稳态优化进程提出加权超前局部对称双积分型迭代学习控制算 法.基于理想轨线与控制系统的实际输出动态信息,提出基本的迭代学习控制算法并分析和论证 算法的收敛性,给出局部对称积分区间参数的确定策略.数字仿真表明,加权超前局部对称双积 分型迭代学习控制算法能有效消除噪声对系统输出信号的影响并能改善滞后工业过程稳态优化 进程中控制系统的动态品质,如减少超调,缩短过渡时间,加快响应速...

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