具有反馈信息的迭代学习控制律在Lebesgue-p范数意义下的收敛性

针对一类线性时不变系统,提出了具有反馈信息的PD-型(Proportional-derivative-type)迭代学习控制律,利用卷积的推广的Young不等式,分析了控制律在Lebesgue-p范数意义下的单调收敛性.分析表明,收敛性不但决定于系统的输入输出矩阵和控制律的微分学习增益,而且依赖于系统的状态矩阵和控制律的比例学习增益;进一步,当适当选取反馈增益时,反馈信息可加快典型的PD-型迭代学习控制律的单调收敛性.数值仿真验证了理论分析的正确性和控制律的有效性.