非线性系统的迭代学习控制及其算法实现

研究了非线性系统的学习控制方法 .首先 ,对学习控制方法在目前发展中所存在的一些问题进行了分析 ;在此基础上 ,通过引进新的 (λ ,ξ) 范数及新的算法 ,克服了这一理论研究中所存在的一些困难 ,避免了以上问题的出现 ,获得了控制算法全局收敛和目标跟踪精度较高的结果 .

线性多时滞系统的二阶D型迭代学习控制

本文研究了线性多时滞系统讨论了二阶D型迭代学习控制算法.通过引进新的(λ,ξ)-范数和新的分析方法,获得了算法收敛和目标跟踪精度较高的结果.仿真结果表明了该算法的有效性.

非线性多时滞系统的二阶D型迭代学习控制

收敛性是迭代学习控制的重要研究内容之一.针对非线性多时滞系统,讨论了二阶D型迭代学习控制算法.通过引进新的(λ,ξ)-范数和新的分析方法,本文获得了算法收敛和目标跟踪精度较高的结果.仿真结果表明了该算法的有效性.

非线性系统的迭代学习控制方法

研究了非线性系统的学习控制方法．在概念上，引进了新的λ（ξ）－范数；在方法上，不是分别考虑ｕｋ（ｔ）和ｙｋ（ｔ），而是将它们作为一个整体（ｕｋ（ｔ），ｙｋ（ｔ））来研究；在算法上，充分利用了系统从前控制经验的信息．不仅得到了控制算法的全局收敛性，而且也获得了理想的目标跟踪结果；另外，对收敛性条件的可实现性进行了分析，给出了具体的设计步骤．