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【24h】

Iterative learning control not to interfere with feedback control ?

机译：迭代学习控制不干扰反馈控制 ？

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This paper discusses about Iterative Learning Control (ILC) which learns an appropriate feedforward input from iterative experiments. In particular, this paper focuses on systems which include integrator, and considers tracking to a desired output which converges to a constant. In this case, the feedforward input should converges to zero, however classical ILC does not take this condition into account, and interfere with the feedback controller. This paper proposes a new design of ILC whose resulting input converges to zero exponentially. The effectiveness of the proposed method is demonstrated by a practical experiment with a flexible arm. Since a flexible arm is known to nonlinear, the proposed method is expected to be effective for nonlinear systems.
机译：本文讨论了迭代学习控制（ILC），其学习来自迭代实验的适当馈电输入。 特别是，本文侧重于包括集成器的系统，并考虑跟踪到收敛到常数的所需输出。 在这种情况下，前馈输入应该会聚到零，但是经典的ILC不考虑这种情况，并干扰反馈控制器。 本文提出了ILC的新设计，其产生的输入将收敛到零指数。 通过具有柔性臂的实际实验来证明所提出的方法的有效性。 由于柔性臂是非线性的，因此预计该方法将有效地对非线性系统有效。

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