【摘 要】
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该文讨论了离散随机系统的迭代学习控制,系统的状态方程对状态及输入均是非线性的,但系统的输出对状态是线性的.当系统重复运动时,迭代学习控制利用存储的系统周期运动的信息
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该文讨论了离散随机系统的迭代学习控制,系统的状态方程对状态及输入均是非线性的,但系统的输出对状态是线性的.当系统重复运动时,迭代学习控制利用存储的系统周期运动的信息,给出当前的控制输入,从而按周期提高跟踪精度.迭代学习控制只依赖于系统的输入输出信号,对系统的先验知识(被控对象的动态描述和系统参数)要求较少,所以它在工程控制领域中有着广泛的应用.该文针对上述非线性系统,讨论了在跟踪误差的平方均值意义下最优控制序列的的存在性和基于扩展截断Kiefer-Wolfowitz(KW)算法的迭代学习控制的收敛性.主要工作包括以下几个方面:●证明了最优控制序列存在;●给出了基于扩展截断KW算法的迭代学习控制;●证明了迭代学习控制几乎处处收敛,并使跟踪误差的平方均值最小;●给出了数值实例,通过模拟计算验证了该文的理论结果.
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