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固定初值下广义系统的迭代学习控制

发布时间:2019-08-06 12:13:31
针对一类在有限时间区间上重复运动的线性广义系统,提出了一种在固定初始学习状态下的闭环PD 型迭代学习控制算法,给出了该算法的收敛条件,并在理论上对算法进行了收敛性分析.初态学习允许在每次迭代开始时,其初始状态为固定值在PD 型闭环学习律的作用下,线性广义系统的迭代输出会收敛于极限轨迹,可以在D 型算法的基础上有效的减少固定偏差.数值仿真结果验证了闭环PD 型迭代学习控制算法在固定初值下算法的有效性.

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