發(fā)布時(shí)間：2018-03-27 19:47

  本文選題：控制時(shí)滯　切入點(diǎn)：測(cè)量數(shù)據(jù)丟失　出處：《控制與決策》2017年08期

【摘要】：針對(duì)測(cè)量信號(hào)存在丟失和控制信號(hào)存在時(shí)滯的直線電機(jī)控制系統(tǒng),研究PD型迭代學(xué)習(xí)控制算法的收斂性問(wèn)題.假設(shè)數(shù)據(jù)丟失描述為概率未知的隨機(jī)Bernoulli過(guò)程,其中丟失概率屬于某個(gè)已知數(shù)值區(qū)間,利用超前法解決控制信號(hào)存在的時(shí)滯問(wèn)題.基于Bellman-gronwall不等式和λ范數(shù)理論,證明了所提出的迭代學(xué)習(xí)控制策略能夠使系統(tǒng)在有限時(shí)間內(nèi)跟蹤期望軌跡.最后通過(guò)仿真驗(yàn)證了所提出學(xué)習(xí)算法的有效性.
[Abstract]:In this paper, the convergence of PD iterative learning control algorithm is studied for linear motor control systems with loss of measurement signal and time-delay of control signal. It is assumed that the data loss is described as a stochastic Bernoulli process with unknown probability. The loss probability belongs to a known numerical interval, and the time-delay problem of the control signal is solved by the advanced method. Based on the Bellman-gronwall inequality and 位 norm theory, It is proved that the proposed iterative learning control strategy can make the system track the desired trajectory in limited time. Finally, the effectiveness of the proposed learning algorithm is verified by simulation.
【作者單位】： 南京郵電大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61104103,61102155)
【分類(lèi)號(hào)】：TM359.4;TP13

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1672976