线性广义系统P型迭代学习控制离散频域收敛性

发布时间：2018-01-04 20:08

  本文关键词：线性广义系统P型迭代学习控制离散频域收敛性　出处：《计算机工程与应用》2017年24期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 迭代学习控制 线性广义系统 离散频域 Parseval能量等式

【摘要】：针对一类线性广义系统,研究其P型迭代学习控制在离散频域中的收敛性态。在离散频域中,对广义系统进行奇异值分解后,利用傅里叶级数系数的性质和离散的Parseval能量等式,推演了一阶P型迭代学习控制律跟踪误差的离散能量频谱的递归关系和特性,获得了学习控制律收敛的充分条件;讨论了二阶P型迭代学习控制律的收敛条件。仿真实验验证了理论的正确性和学习律的有效性。
[Abstract]:For a class of linear singular systems, the convergence of P type iterative learning control in discrete frequency domain. In the discrete frequency domain, the generalized singular value decomposition system, using the properties of Fourier series coefficients and discrete Parseval energy equation, deduced the recurrence relation and the characteristics of iterative learning control algorithm for discrete tracking error the energy spectrum of the first-order P type iteration, we obtain sufficient conditions for the convergence of the learning control law; discusses the convergence condition of the control law of two order P type iterative learning. The simulation results verify the validity of the correctness of the theory and law of learning.

【作者单位】： 徐州工程学院数理学院;西北工业大学理学院;江苏省大型工程装备检测与控制重点建设实验室;
【基金】：国家自然科学基金青年项目(No.61201323) 江苏省大型工程装备检测与控制重点建设实验室开放课题(No.JSKLEDC201511)
【分类号】：TP13
【正文快照】： 1引言广义系统[1]又称为微分代数系统或奇异系统,是一类更接近实际背景的动力系统,与正常系统相比,能够更好地描述刻画许多实际系统。经过40多年的蓬勃发展,广义系统的研究已从基础向纵深发展,取得了丰硕的成果[2-5]。迭代学习控制[6](Iterative Learning Control,ILC)是人工

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本文编号：1379889