反馈辅助学习算法在Lebesgue-p范数意义下的单调收敛性

摘要：

针对一类线性时不变系统,讨论存在固定初始偏移时的学习控制问题,提出带有反馈辅助项的比例微分(proportion differentiation, PD)型学习控制算法,分析所提算法在Lebesgue-p范数意义下的单调收敛性,获得对期望轨迹的渐近跟踪结果。进一步地,为获得系统输出对期望轨迹的完全跟踪,给出带有初始修正策略的比例–积分–微分(proportion multiple integration differentiation, PMID)型学习律,并给出了所提学习算法的单调收敛性能分析结果。最后,通过数值结果,验证了所提学习算法的跟踪性能和单调收敛性能。

关键词：迭代学习控制、反馈辅助、初始修正、Lebesgue-p范数、单调收敛

所属期刊栏目：33

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金项目61174034,61374103,61573320;浙江工业大学重中之重学科开放研究基金项目20151011;衢州学院人才培养科研启动项目BSYJ201505;高等学校访问学者教师专业发展项目FX2013195

在线出版日期：2016-09-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：965-972