Repetitive Learning Control for Time-varying Robotic Systems: A Hybrid Learning Scheme

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重复学习控制为不明确的变化时间的机器的系统追踪的 finite-time-trajectory 被介绍。在时间函数以一个反复的学习方法被学习的地方,一个混合学习计划被给在系统动力学应付经常、变化时间的 unknowns,没有泰勒表示的帮助,当常规微分学习方法为估计经常的被建议时。介绍重复学习控制为在每个周期的开始的起始的重新定位避免要求,是不同的,并且变化时间的 unknowns 不是必要的周期。随混合学习的采纳,靠近环的系统的州的变量的固定被保证,追踪的错误被保证作为重复增加收敛到零,这被显示出。建议计
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