模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2006, Vol. 19 Issue (4): 450-454    DOI:
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具有扰动的非线性系统高阶迭代学习控制
李宏胜
南京工程学院 自动化系 南京 210013
东南大学 自动控制系 南京 210096
HighOrder Iterative Learning Control of NonLinear System with Disturbance
LI HongSheng
Department of Automation, Nanjing Institute of Technology, Nanjing 210013
Department of Automatic Control, Southeast University, Nanjing 210096

全文: PDF (519 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 迭代学习控制(ILC)利用系统的重复性不断改进控制性能.本文讨论一类具有扰动的非线性、时变系统高阶迭代学习控制算法及其迭代学习收敛的充分条件,并与D型迭代学习算法相比,讨论典型PD高阶ILC算法的收敛速度.仿真结果证实高阶ILC算法具有更快的收敛速度,并且当系统满足收敛条件、不确定项及输出扰动项有界时迭代学习收敛.
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李宏胜
关键词 迭代学习控制(ILC)收敛条件收敛速度    
Abstract:The basic idea of iterative learning control (ILC) is to make use of the repetitiveness within the system to achieve a better performance. Highorder ILC convergence sufficient condition is provided for a non  linear time varying dynamic system with uncertainties and disturbances. Convergence speed of the typical PD highorder ILC scheme is also discussed in comparison with Dtype ILC algorithm. Simulation examples are provided to illustrate that highorder ILC scheme can be better than Dtype ILC in terms of convergence speed and the convergence is guaranteed if the proposed conditions are satisfied and items of uncertainties and disturbances are bounded.
Key wordsIterative Learning Control (ILC)    Convergence Condition    Convergence Rate   
收稿日期: 2005-05-09     
ZTFLH: TP273  
作者简介: 李宏胜,男,1966年生,博士研究生,副教授,主要研究方向为运动控制、数控技术、智能控制及自动化装置.E-mail: hsli@263.net.
引用本文:   
李宏胜. 具有扰动的非线性系统高阶迭代学习控制[J]. 模式识别与人工智能, 2006, 19(4): 450-454. LI HongSheng. HighOrder Iterative Learning Control of NonLinear System with Disturbance. , 2006, 19(4): 450-454.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2006/V19/I4/450
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