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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.
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文献信息
篇名 考虑数据量化的改进无模型自适应迭代学习控制算法
来源期刊 控制理论与应用 学科
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
研究方向 页码范围 1178-1184
页数 7页 分类号
字数 5164字 语种 中文
DOI 10.7641/CTA.2019.90347
五维指标
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
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无模型自适应控制
迭代学习
编码解码量化机制
数据量化
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控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
广州市五山华南理工大学内
46-11
1984
chi
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