线性广义系统P型迭代学习控制在Lp范数意义下的收敛性

摘要

cqvip:在对一类线性广义系统进行非奇异变换后,利用卷积的推广Young不等式,在Lebesgue-p(L^p)范数意义下,研究了一、二阶P型迭代学习控制算法的收敛条件,并对两种算法的收敛速度进行了比较。理论分析表明,控制算法的收敛条件、收敛速度与学习增益矩阵、系统本身属性有关;如果选取合适的学习增益矩阵,则二阶P型控制算法的收敛速度快于一阶的。仿真实验验证了控制算法的可行性和理论的正确性。