具有反馈信息的迭代学习控制律在Lebesgue-pf范数意义下的收敛性
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发布时间：2025-04-30
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论文名称：具有反馈信息的迭代学习控制律在Lebesgue-pf范数意义下的收敛性
发表刊物：自动化学报
摘要：针对一类线性时不变系统, 提出了具有反馈信息的PD-型
(Proportional-derivative-type) 迭代学习控制律, 利用卷积的推广的
Young 不等式, 分析了控制律在Lebesgue-p 范数意义下的单调收敛
性. 分析表明, 收敛性不但决定于系统的输入输出矩阵和控制律的微分
学习增益, 而且依赖于系统的状态矩阵和控制律的比例学习增益; 进一
步, 当适当选取反馈增益时, 反馈信息可加快典型的PD-型迭代学习控
制律的单调收敛性. 数值仿真验证了理论分析的正确性和控制律的有效
性.
合写作者：阮小娥 连建帮 吴慧卓
卷号：Vol. 37, No. 4
页面范围：513-516
是否译文：否
发表时间：2011-05-15