【摘 要】
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针对牛顿学习律不能保证迭代学习收敛的问题,给出一种改进的牛顿学习律,通过构建同解方程来改变被控对象的非线性控制关系,以保证迭代学习控制过程的收敛性。将该学习律用于
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1304501)
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针对牛顿学习律不能保证迭代学习收敛的问题,给出一种改进的牛顿学习律,通过构建同解方程来改变被控对象的非线性控制关系,以保证迭代学习控制过程的收敛性。将该学习律用于超声波电机转速控制,能够保证收敛性,但转速响应过程存在波动。在迭代学习控制算法中引入一阶低通滤波器,以抑制转速波动,改善动态性能。实验结果表明,所述迭代学习控制策略性能较好,转速控制性能在学习过程中逐步改进,且响应平稳。
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