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基于脉冲型信号的加权闭环迭代学习控制
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2017-12-19
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本文针对线性大工业过程的稳态递阶优化控制，当系统存在初始状态漂移时，研究了基于脉冲型信号的加权闭环PD-型迭代学习控制算法，并在Lebesgue-p范数意义下利用推广的Young卷积不等式分析了算法的收敛性。数字仿真表明，引入脉冲型信号的加权PD-型迭代学习控制算法能有效地减小初始状态漂移引起的跟踪误差，并能显著改善系统暂态响应的动态品质，如抑制超调，加快响应速度，缩短过渡时间等，有效的验证了理论分析的正确性。
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