【摘 要】
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从增益和收敛性分析两个角度讨论了迭代学习控制算法出现的问题,并在此基础上提出了具有影响函数的新型迭代学习控制算法.该算法通过影响函数获得了以前时刻控制信息对当前控
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从增益和收敛性分析两个角度讨论了迭代学习控制算法出现的问题,并在此基础上提出了具有影响函数的新型迭代学习控制算法.该算法通过影响函数获得了以前时刻控制信息对当前控制量的影响,并构成非线性控制器.在线性离散时变系统下进行了2-D理论的收敛性分析,结果表明,其收敛条件与普通线性控制算法并无不同;但是由于采用了更多的以往有效信息,所提算法收敛速度更快,控制性能更好.最后通过两个示例结果对该算法进行了验证.
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