【摘 要】
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为了解决因系统参数未知而导致传统的P-型、D-型ILC算法的收敛性条件无法获取和最优ILC控制律无法构建问题,提出一种基于伪逆模型的自适应迭代学习控制策略。通过最小化实际系统输出与估计系统输出之间的误差,对系统参数矩阵提出估计方案。将估计的系统参数矩阵的逆矩阵引入到控制律设计过程中。结果表明:所提算法的跟踪误差单调收敛到零。数值仿真验证了所提算法的有效性和理论分析的正确性。
【基金项目】
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国家自然科学基金(12001417),陕西省自然科学基础研究计划(2020JQ-831),陕西省教育厅专项科研计划(20JK0642)。
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为了解决因系统参数未知而导致传统的P-型、D-型ILC算法的收敛性条件无法获取和最优ILC控制律无法构建问题,提出一种基于伪逆模型的自适应迭代学习控制策略。通过最小化实际系统输出与估计系统输出之间的误差,对系统参数矩阵提出估计方案。将估计的系统参数矩阵的逆矩阵引入到控制律设计过程中。结果表明:所提算法的跟踪误差单调收敛到零。数值仿真验证了所提算法的有效性和理论分析的正确性。
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