时滞非线性系统的采样迭代学习控制

摘要

针对一类输入时滞非线性系统,提出了一种采样迭代学习控制算法,该算法不含跟踪误差的微分信号,给出了学习算法收敛的充分条件,当不存在初始误差、不确定扰动时,算法在采样点处能实现对期望输出信号的完全跟踪,否则,跟踪误差一致有界.仿真结果表明了该算法的有效性.