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首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Automatic Control >Initial shift issues on discrete-time iterative learning control with system relative degree
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Initial shift issues on discrete-time iterative learning control with system relative degree

机译：具有系统相对度的离散时间迭代学习控制的初始移位问题

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This paper deals with the initial shift problem that arises from discrete-time iterative learning control. A unified learning scheme is considered for a class of nonlinear systems with well-defined relative degree, which adopts the error data with anticipation in time and provides wider freedom for the updating law formation. The sufficient convergence condition is derived to enable the system to possess asymptotic tracking capability and the converged output trajectory can be assessed by the initial condition. The tracking performance is improved further by the introduction of initial rectifying action and the complete tracking is achieved over a specified interval.
机译：本文讨论了由离散时间迭代学习控制引起的初始移位问题。对于一类具有明确相对度的非线性系统，考虑采用统一的学习方案，该方法采用及时预测的误差数据，并为更新定律提供了更大的自由度。推导了足够的收敛条件，以使系统具有渐近跟踪能力，并且可以通过初始条件评估收敛的输出轨迹。通过引入初始整流措施，跟踪性能得到了进一步改善，并且在指定的时间间隔内实现了完全跟踪。

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