固定初值下广义系统的迭代学习控制

• 作者: 冯太合 张友强 牟文杰 田森平
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 固定初值 线性广义系统 迭代学习控制
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 决策与控制一体化
• 页码范围: 1916-1921
• 页数: 6页
• 分类号: TP27
• 字数: 4252字
• 语种: 中文

摘要

针对一类在有限时间区间上重复运动的线性广义系统,提出了一种在固定初始学习状态下的闭环PD 型迭代学习控制算法,给出了该算法的收敛条件,并在理论上对算法进行了收敛性分析.初态学习允许在每次迭代开始时,其初始状态为固定值在PD 型闭环学习律的作用下,线性广义系统的迭代输出会收敛于极限轨迹,可以在D 型算法的基础上有效的减少固定偏差.数值仿真结果验证了闭环PD 型迭代学习控制算法在固定初值下算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田森平	华南理工大学自动化科学与工程学院	47	537	14.0	22.0
2	冯太合	华南理工大学自动化科学与工程学院	12	81	5.0	8.0
3	牟文杰	华南理工大学机械与汽车工程学院	17	74	5.0	8.0
4	张友强	华南理工大学自动化科学与工程学院	2	3	1.0	1.0