【摘 要】
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提出一种新的初态学习律，以放宽常规迭代学习控制方法的初始定位条件．它允许一定的定位误差，在迭代中不需要定位在某一具体位置上，使得学习控制系统具有鲁棒收敛性．针对二阶LTI系
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提出一种新的初态学习律，以放宽常规迭代学习控制方法的初始定位条件．它允许一定的定位误差，在迭代中不需要定位在某一具体位置上，使得学习控制系统具有鲁棒收敛性．针对二阶LTI系统，给出了输入学习律及初态学习律的收敛性充分条件．依据收敛性条件，学习增益的选取需系统矩阵的估计值，但在一定建模误差下，仍能保证算法的收敛性．所提出的初态学习律本身及其收敛性条件均与输入矩阵无关．
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