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国内刊号：44-1240/TP
国际刊号：1000-8152
发布日期:
作者：陈建勇,孙明轩
单位：浙江工业大学,浙江工业大学
关键词：约束状态; 迭代学习控制; 反推设计; 微分–差分学习律
基金：国家自然科学基金项目(61174034, 61573320)资助.
针对一类严格反馈非线性系统, 本文提出误差跟踪学习控制算法, 旨在解决状态约束问题和系统的初值问题. 文中构造了二次分式型对称障碍Lyapunov函数以及二次分式型非对称障碍Lyapunov函数, 并结合反推技术来分别设计学习控制器. 两种控制方案里分别采用积分学习律和微分–差分学习律估计未知系数. 系统跟踪误差在控制器作用下囿于预设的界内, 从而实现迭代过程中对状态的约束; 引入期望误差轨迹, 经迭代学习后, 两种控制方案均能够实现状态误差在整个作业区间上对期望误差轨迹的完全跟踪, 并且实现系统输出在预指定作业区间上精确跟踪参考信号. 数值仿真结果表明了控制方案的有效性.
来源：2020年第6期
《控制理论与应用》期刊编辑部
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