【摘 要】
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学习控制可以有效地抑制周期性干扰,但是对初始条件的一致性有要求,这一条件在连续回转运动中难以满足,故本文提出一种学习补偿方案,即在非连续运动时积累干扰的信息,然后在连续运
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学习控制可以有效地抑制周期性干扰,但是对初始条件的一致性有要求,这一条件在连续回转运动中难以满足,故本文提出一种学习补偿方案,即在非连续运动时积累干扰的信息,然后在连续运行时用该信息对干扰进行补偿。本文证明了学习控制作用对干扰的收敛性,并给出了仿真结果
Learning control can effectively suppress the periodic disturbance, but it requires the consistency of the initial conditions, which is difficult to meet in the continuous slewing motion. Therefore, a learning compensation scheme is proposed in this paper, that is, the information accumulating the disturbance during the non-continuous motion , Then use this information to compensate for the interference during continuous operation. This paper proves the convergence of learning control on disturbance, and gives the simulation results
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