【摘 要】
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本文在对广义系统进行标准分解的基础上,研究了状态含脉冲、输出无脉冲的快子系统的迭代学习控制问题.为准确定量地评价算法的收敛速度,引入收敛速度定义.通过Frobenius范数给出了快子系统的迭代学习控制在P型学习律收敛的充分性条件,同时利用Frobenius范数性质,采用梯度法给出如何求解增益矩阵的方法.最后,仿真算例说明了该方法的有效性.
【机 构】
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东北大学,系统科学研究所,沈阳,110004;沈阳航空工业学院,沈阳,110034 东北大学,系统
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本文在对广义系统进行标准分解的基础上,研究了状态含脉冲、输出无脉冲的快子系统的迭代学习控制问题.为准确定量地评价算法的收敛速度,引入收敛速度定义.通过Frobenius范数给出了快子系统的迭代学习控制在P型学习律收敛的充分性条件,同时利用Frobenius范数性质,采用梯度法给出如何求解增益矩阵的方法.最后,仿真算例说明了该方法的有效性.
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