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Data loss for PLC of nonlinear systems Iterative Learning Control Algorithm

机译:非线性系统迭代学习控制算法PLC数据丢失

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摘要

When we use power line as data carrier, due to the complexity of the PLC network environment, data packet loss frequently, so the paper deal with the iterative learning control for a class of nonlinear systems with measurement dropouts in the PLC, and studies the P-type iterative learning control algorithm convergence issues, the data packet loss is described as a stochastic Bernoulli process, on this basis we given convergence conditions for the P-type iterative learning control algorithm. The theoretically analysis is supported by the simulation of a numerical example; the convergence of ILC can be guaranteed when some output measurements are missing.
机译:当我们使用电力线作为数据载体时,由于PLC网络环境的复杂性,数据包丢失频繁,因此纸张处理了一类具有测量辍学的非线性系统的迭代学习控制,并研究了P -Type迭代学习控制算法收敛问题,数据包丢失被描述为随机伯努利过程,在此基础上我们给出了P型迭代学习控制算法的收敛条件。通过数值示例的模拟支持理论上分析;当缺少一些输出测量时,可以保证ILC的收敛。

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