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托马斯·西尔;托马斯·绍尔;约格·莱斯

变通长迭代学习控制系统的单调收敛性。 （英语） Zbl 1359.93154号

国际J.控制 90，第3号，393-406（2017）.
摘要：越来越多的研究人员认为迭代学习控制（ILC）是解决生物医学应用系统中众多控制问题的一种很有前途的工具。我们将简要讨论为什么经典ILC理论在技术上对其中一些应用过于严格。随后，我们将提升系统框架中的经典ILC设计扩展到具有可变通过长度的重复轨迹跟踪任务。我们将分析两个标准学习律的闭环动力学，并讨论在何种意义上可以通过哪些控制器设计策略来减少跟踪误差。将导出单调收敛的充要条件。然后，我们在一套实用的控制器设计指南中总结了所有结果。最后，给出了一个仿真研究，该研究证明了这些准则的有用性，并说明了可变传递长度学习中发生的特殊动态。

引用于17文件

MSC公司：

93亿B51 设计技术（稳健设计、计算机辅助设计等）
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
92立方厘米 系统生物学、网络
93C55美元 离散时间控制/观测系统

关键词：

迭代学习控制;非均匀试验持续时间;提升系统框架;单调收敛;生物医学应用
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{T.Seel}等人，《国际期刊控制》90，第3期，第393--406页（2017年；Zbl 1359.93154）
全文： 内政部 链接

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