【摘 要】
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针对存在不确定扰动的线性时变系统的轨迹跟踪控制问题,提出了基于泰勒级数的迭代学习算法.该算法利用泰勒级数将系统参数化,导出一种基于泰勒级数的线性时变系统的近似模型.
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针对存在不确定扰动的线性时变系统的轨迹跟踪控制问题,提出了基于泰勒级数的迭代学习算法.该算法利用泰勒级数将系统参数化,导出一种基于泰勒级数的线性时变系统的近似模型.在此模型的基础上,利用迭代学习方式修正输入量的泰勒展开系数,并用LMI方法求解学习增益矩阵.所提出算法在系统不满足正则性或无源性时,仍可用输出误差信号来构造学习律.仿真结果表明了该算法的有效性.
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