【摘要】：本文研究線性廣義系統(tǒng)存在固定初始偏移時的迭代學習控制問題.利用矩陣奇異值分解的方法,將廣義系統(tǒng)轉化為微分代數(shù)系統(tǒng),再根據(jù)微分代數(shù)系統(tǒng)的性質,構建得到一種新的迭代學習控制算法,該算法由部分PD型算法和部分P型算法混合而成.利用壓縮映射原理,證明在這種學習算法的作用下,系統(tǒng)的狀態(tài)跟蹤誤差漸近收斂于零.為消除固定初始偏移的影響,本文進一步將初始修正策略應用到廣義系統(tǒng)上,并由此構建得到相應的學習算法.證明在這種學習算法的作用下,可實現(xiàn)狀態(tài)軌跡在預定有限時間區(qū)間上對期望軌跡的完全跟蹤,且與初始偏移量的大小無關.仿真算例驗證了算法的有效性.
[Abstract]:In this paper, the iterative learning control problem for linear singular systems with fixed initial offset is studied. By using the method of matrix singular value decomposition, the generalized system is transformed into differential algebraic system, and a new iterative learning control algorithm is constructed according to the properties of differential algebraic system. The algorithm is composed of partial PD algorithm and partial P-type algorithm. By using the contraction mapping principle, it is proved that the state tracking error of the system converges asymptotically to zero under the action of this learning algorithm. In order to eliminate the influence of fixed initial migration, the initial correction strategy is further applied to the generalized system, and the corresponding learning algorithm is constructed. It is proved that under the action of this learning algorithm, the state trajectory can be completely tracked on a predetermined finite time interval, and it is independent of the size of the initial offset. The effectiveness of the algorithm is verified by a simulation example.
【作者單位】： 蘇州科技大學數(shù)理學院;
【基金】：國家自然科學基金(11371013)
【分類號】：TP13

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本文編號：2202558