【摘 要】
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本文针对一类线性离散时不变系统,利用共轭方向优化方法设计了一种迭代学习控制算法.首先,基于采样数据构建超向量,将原二维动态系统转化为迭代域中的一维系统.其次,在这种形
【机 构】
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西安工程大学理学院,西安交通大学数学与统计学院
【基金项目】
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The Doctoral Foundation of Xi’an Polytechnic University（BS1617）
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本文针对一类线性离散时不变系统,利用共轭方向优化方法设计了一种迭代学习控制算法.首先,基于采样数据构建超向量,将原二维动态系统转化为迭代域中的一维系统.其次,在这种形式下,利用当前的跟踪误向量减去其在以前搜索方向上的投影,构建新的搜索方向,以补偿当前的控制信号,进而构建下一次迭代的控制信号.再次,结合共轭方向的性质,利用数学归纳法分析了算法的单调收敛性和二次终止性.最后,数值仿真验证了理论分析的正确性和有效性;同时,与已发表的比例型和范数最优迭代学习控制方法进行比较,得出了本算法的优越性.
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