【摘 要】
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针对非参数不确定性系统难以实施非因果学习控制的问题,提出一种鲁棒迭代学习控制律的优化设计方法。采用基于名义性能指标的优化设计方法,预留调整加权,并将其演变成频域描
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针对非参数不确定性系统难以实施非因果学习控制的问题,提出一种鲁棒迭代学习控制律的优化设计方法。采用基于名义性能指标的优化设计方法,预留调整加权,并将其演变成频域描述下具有系统伪逆形式的迭代学习控制律。进一步建立μ分析下的系统框架,分析加权系数对系统收敛速度和鲁棒性的影响。根据上述分析来确定初始的加权系数,并采用零相位滤波器和μ分析来修正加权,使系统满足鲁棒收敛性条件,从而得到优化的鲁棒迭代学习控制律。文中附有算例,将时域设计应用到频域分析框架,可以实现非因果稳定系统的鲁棒收敛性分析,仿真结果验证了方法的有
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