考虑数据量化的改进无模型自适应迭代学习控制算法

• 作者: 卜旭辉 朱盼盼 梁嘉琪 闫帅明
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 关键词: 无模型自适应控制 迭代学习 编码解码量化机制 数据量化
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 1178-1184
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.7641/CTA.2019.90347

摘要

针对一类存在数据量化的离散时间单输入单输出非线性系统,提出一种带有编码解码量化机制的无模型自适应迭代学习控制(MFAILC)算法.首先使用伪偏导数将受控非线性系统动态线性化,进而考虑系统输出数据经由均匀量化器进行量化处理的过程,并设计了一种编码解码量化机制,最后基于这种编码解码量化机制提出了一种改进的MFAILC算法.理论上给出了算法的收敛性分析,结果表明,当系统存在数据量化时,所提出的算法仍可保证系统收敛.与已有算法相比,所提算法仅利用较少的输入输出数据,就可以实现跟踪误差的零收敛.仿真进一步验证了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卜旭辉	河南理工大学电气工程与自动化学院	43	159	7.0	11.0
2	朱盼盼	河南理工大学电气工程与自动化学院	3	0	0.0	0.0
3	梁嘉琪	河南理工大学电气工程与自动化学院	9	10	3.0	3.0
4	闫帅明	河南理工大学电气工程与自动化学院	3	0	0.0	0.0