迭代学习控制系统的错误跟踪

Initial condition problem; convergence;

本文提出了一种迭代学习控制方法，可以预先指定错误轨迹。该方法不需要每次迭代的初始条件都应保持为固定值，而常规方法通常会假定此要求。所提出的策略是使跟踪误差轨迹在整个间隔内收敛到预先指定的轨迹。分别研究了常数参数化，时变参数化和组合情况。因此，通过类似Lyapunov的方法，给出了学习规律并详细分析了学习系统。利用不饱和/饱和学习定律，系统误差在整个时间间隔内与预定误差轨迹一致，并且保证封闭系统中的所有信号都受到限制。数值结果验证了该方法的有效性。

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