【摘 要】
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为了提高迭代学习控制方法在移动机器人轨迹跟踪问题中的收敛速度,提出了一种带有可变遗忘因子的离散迭代学习控制算法.该算法是在开闭环离散迭代学习控制律基础上,通过可变
【机 构】
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齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院,齐齐哈尔大学网络信息中心,齐齐哈尔大学计算机中心
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为了提高迭代学习控制方法在移动机器人轨迹跟踪问题中的收敛速度,提出了一种带有可变遗忘因子的离散迭代学习控制算法.该算法是在开闭环离散迭代学习控制律基础上,通过可变遗忘因子对上一次的控制量进行调节,并增加了带有可变遗忘因子的初始修正项.通过适当选取学习律中的初始控制输入,带遗忘因子的初始修正项可以避免迭代轨迹的大幅度摆动,从而可以使迭代学习的收敛速度得到显著提高.并利用范数理论对算法的收敛性进行了严格证明,得到了使算法收敛的范数形式的充分条件.最后通过仿真实验验证了所提算法的有效性.
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