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Monotonic convergence of iterative learning control systems with variable pass length

机译：变量通长度迭代学习控制系统的单调融合

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A growing number of researchers consider iterative learning control (ILC) a promising tool for numerous control problems in biomedical application systems. We will briefly discuss why classical ILC theory is technically too restrictive for some of these applications. Subsequently, we will extend the classical ILC design in the lifted systems framework to the class of repetitive trajectory tracking tasks with variable pass length. We will analyse the closed-loop dynamics for two standard learning laws, and we will discuss in which sense the tracking error can be reduced by which controller design strategies. Necessary and sufficient conditions for monotonic convergence will be derived. We then summarise all results in a set of practical controller design guidelines. Finally, a simulation study is presented, which demonstrates the usefulness of these guidelines and illustrates the special dynamics that occur in variable pass length learning.
机译：越来越多的研究人员考虑迭代学习控制（ILC）一个有希望的生物医学应用系统中的控制问题的有希望的工具。 我们将简要讨论为什么经典ILC理论对这些应用的一些应用来说太过度了。 随后，我们将在提升的系统框架中扩展到具有可变通量长度的重复轨迹跟踪任务的典型ILC设计。 我们将分析两个标准学习法的闭环动态，我们将讨论，其中检测可以减少跟踪误差，通过该控制器设计策略。 将导出单调会聚的必要和充分条件。 然后，我们在一组实用的控制器设计指南中总结了所有结果。 最后，提出了一种仿真研究，这表明了这些指导方针的有用性，并说明了在可变通信长度学习中发生的特殊动态。

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