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基于未知高频增益的非线性系统自适应迭代学习控制

         

摘要

针对一类单输入单输出不确定非线性重复跟踪系统 ,提出一种基于完全未知高频反馈增益的自适应迭代学习控制。与普通迭代学习控制需要学习增益稳定性前提条件不同 ,自适应迭代学习控制通过不断修改 Nussbaum形式的高频学习增益达到收敛。经证明当迭代次数 i→∞时 ,重复跟踪误差可一致收敛到任意小界δ。

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