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| 1 | 结合前馈调参与迭代学习的数据驱动控制方法显示文摘在前馈控制中,需要尽可能的去除前馈控制器对系统模型的需求,同时保证高精度和鲁棒性.本文提出了一种数据驱动的将迭代前馈调参与迭代学习控制进行结合的方法,通过引入基函数参数化的前馈控制器和输入整形滤波器,使用梯度下降法求解最优系统前馈控制器,消除期望轨迹引入的扰动;通过迭代学习控制,消除系统重复性扰动,进一步提高控制精度.算法具有不依赖系统模型,高精度,适用于变轨迹任务的优点.文中给出了相应的仿真,并应用到一个直线电机系统,通过实验验证了算法的有效性. | 薄雨蒙 曹明生 高慧斌 | 2020 | 控制理论与应用2020，37，6： | 5 |
| 2 | 移动机器人的可变遗忘因子离散迭代学习控制显示文摘为了提高迭代学习控制方法在移动机器人轨迹跟踪问题中的收敛速度,提出了一种带有可变遗忘因子的离散迭代学习控制算法.该算法是在开闭环离散迭代学习控制律基础上,通过可变遗忘因子对上一次的控制量进行调节,并增加了带有可变遗忘因子的初始修正项.通过适当选取学习律中的初始控制输入,带遗忘因子的初始修正项可以避免迭代轨迹的大幅度摆动,从而可以使迭代学习的收敛速度得到显著提高.并利用范数理论对算法的收敛性进行了严格证明,得到了使算法收敛的范数形式的充分条件.最后通过仿真实验验证了所提算法的有效性. | 曹伟 戴学丰 刘艳菊 | 2015 | 北京工业大学学报2015，41，10： | 5 |
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