可变学习增益的迭代学习控制律

被引：30

作者：

徐敏 ^{[1
]}

林辉 ^{[2
]}

刘震 ^{[2
]}

机构：

[1] 南昌大学信息工程学院

[2] 西北工业大学自动化学院

来源：

控制理论与应用 | 2007年 / 05期

关键词：

迭代学习控制; 单机–无穷大系统; 收敛性; 同步发电机; 励磁控制;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP13 [自动控制理论];

学科分类号：

080201 [机械制造及其自动化];

摘要：

基于迭代学习控制理论提出了一种可变学习增益的迭代学习律,在非线性系统中对期望轨迹进行跟踪,与学习增益不变的迭代学习控制相比较,收敛速度得到很大的提高;通过对其收敛性进行严格的数学证明,得到了迭代学习律收敛的充分条件;在单机无穷大系统中,将该控制律应用于同步发电机的励磁控制,仿真结果表明该控制律的有效性,改善了控制的动态特性,有利于提高电力系统稳定性.

引用

页码：856 / 860

页数：5

共 5 条

[1]

迭代学习神经网络控制在机器人示教学习中的应用(英文) [J].

蒋平 ;

李自育 ;

陈阳泉 .

控制理论与应用, 2004, (03) :447-452

[2]

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[3]

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[4]

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[5]

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