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針對一類線性正則系統(tǒng)，傳統(tǒng)迭代學(xué)習(xí)控制算法收斂速度較低的問題，設(shè)計了一種快速迭代學(xué)習(xí)控制算法。該算法在傳統(tǒng)P型迭代學(xué)習(xí)控制算法基礎(chǔ)上，增加了由相鄰兩次迭代時跟蹤誤差構(gòu)成的上一次差分信號和當(dāng)前差分信號，并在Lebesgue-p范數(shù)度量意義下，利用卷積推廣的Young不等式嚴(yán)格證明了，當(dāng)?shù)螖?shù)趨于無窮大時，系統(tǒng)的跟蹤誤差收斂于零，并給出了算法的收斂條件。該算法與傳統(tǒng)P型迭代學(xué)習(xí)控制算法相比，不僅提高了收斂速度，而且還避免了采用λ范數(shù)度量跟蹤誤差的缺陷，最后通過仿真結(jié)果進(jìn)一步驗證了所提算法的有效性。
迭代學(xué)習(xí)控制算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自適應(yīng)控制等其他學(xué)習(xí)類算法不同，迭代學(xué)習(xí)控制是針對在有限時間區(qū)間上具有重復(fù)運行特性的被控系統(tǒng)，利用系統(tǒng)存儲的跟蹤誤差對控制輸入進(jìn)行逐次修正，從而實現(xiàn)完全跟蹤期望軌跡的目的。由于不需要精確模型信息便可以設(shè)計迭代學(xué)習(xí)控制器，且結(jié)構(gòu)簡單等優(yōu)點，因此迭代學(xué)習(xí)控制。自提出以來，無論是在理論研究方面還是在實際應(yīng)用中都取得了大量研究成果。
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