%0 Journal Article
%T 多变量非线性系统的变阶采样迭代学习控制
%A 孙明轩
%A 李芝乐
%A 朱胜
%J 自动化学报
%P 1027-1036
%D 2013
%R 10.3724/SP.J.1004.2013.01027
%X ？针对存在初态误差的情形,提出多变量非线性系统的变阶采样迭代学习控制方法.相对固定阶迭代学习算法,变阶算法可有效降低跟踪误差.对变阶采样迭代学习算法进行了收敛性分析,推导出收敛充分条件.给出了变阶学习的两种实现策略-DD(Directdivision)和DIP(Divisioninphases)策略.数值仿真表明,基于DIP策略的变阶采样迭代学习算法在获得较高的控制精度的同时,具有较快的收敛速度.
%K 多变量系统
%K 采样系统
%K 初始修正作用
%K 变阶迭代学习控制
%U http://www.aas.net.cn/CN/abstract/abstract18131.shtml