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即时学习算法在非线性系统迭代学习控制中的应用

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论文类型：期刊论文
发表时间：2003-05-30
发表刊物：控制与决策
收录刊物：Scopus、EI、PKU、ISTIC、CSCD
文献类型：J
卷号：18
期号：3
页面范围：263-266
ISSN号：1001-0920
关键字：即时学习算法;迭代学习控制;初值控制量;非线性系统
摘要：运用即时学习算法来解决一类非线性系统的迭代学习控制初值问题.对于任何类型的迭代学习控制算法,即时学习算法都能有效地估计初始控制量,减小了初始输出误差,加快了算法的收敛速度,使得经过有限次迭代后系统输出能严格跟踪理想信号.对机器人系统的仿真结果表明了该方法的有效性.

上一条：粗糙集理论在阳离子反浮选控制中的应用

下一条：基于T-S模型的非线性系统多模型直接自适应控制

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