【摘 要】
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该文主要内容包括状态时滞系统的采样迭代学习控制研究和奇异系统的采样迭代学习控制两个部分.该文的主要创新:1.研究了具有不确定状态时滞的线性系统和非线性系统的采样迭代
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该文主要内容包括状态时滞系统的采样迭代学习控制研究和奇异系统的采样迭代学习控制两个部分.该文的主要创新:1.研究了具有不确定状态时滞的线性系统和非线性系统的采样迭代学习控制.首次从理论上严格证明了状态时滞系统采样迭代学习控制的指数收敛性.已有文献的结果只分析了采样点上的收敛性,而该文首次证明了在整个运行区间上的收敛性.2.提出了高阶采样迭代学习控制算法,并将其分别应用于状态时滞线性系统和非线性系统,证明了这种迭代学习控制过程在整个运行区间上的收敛性,得到比一阶算法更快的收敛速度.3.对状态时滞线性和非线性系统的采样迭代学习控制的鲁棒性进行了研究,证明了存在有界不确定性的系统的迭代学习过程的收敛性.该文还给出了一组用于估计系统跟踪误差上限的递推公式,这对于采样迭代学习控制的实际应用具有很好的指导意义.4.研究了奇异系统的采样迭代学习控制,提出了一种结合反馈控制的采样迭代学习控制算法,严格证明了迭代学习过程的收敛性,并给出了一组用于确定每个采样区间上的跟踪误差上限的递推公式.
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