随机分布控制系统的自适应迭代学习控制

摘要

介绍输出概率密度函数(PDF)常规的迭代学习控制(ILC)的收敛条件,并利用此条件设计相应的迭代学习律。主要讨论如何解决输出PDF迭代学习控制(ILC)中的过迭代,收敛速度等问题。以离散输出概率密度函数(PDF)控制模型为基础,介绍了直接迭代学习控制算法收敛的必要条件,提出自适应的迭代学习参数调节方法和避免过迭代的迭代结束条件,这些措施能够保证输出PDF的迭代控制收敛且具有较快的收敛速度。仿真结果表明,输出PDF的自适应迭代学习控制具有较快的收敛速度,而学习终止条件能很好地避免过迭代。