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针对一类输入时滞非线性系统,提出了一种采样迭代学习控制算法,该算法不含跟踪误差的微分信号,给出了学习算法收敛的充分条件,当不存在初始误差、不确定扰动时,算法在采样点处能实现对期望输出信号的完全跟踪,否则,跟踪误差一致有界.仿真结果表明了该算法的有效性.
时滞非线性系统的采样迭代学习控制
【摘 要】
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针对一类输入时滞非线性系统,提出了一种采样迭代学习控制算法,该算法不含跟踪误差的微分信号,给出了学习算法收敛的充分条件,当不存在初始误差、不确定扰动时,算法在采样点
【机 构】
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南京理工大学动力学院
【出 处】
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控制理论与应用
【发表日期】
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2003年3期
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