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【2h】

An iterative Newton's method for output-feedback LQR design for large-scale systems with guaranteed convergence

机译：具有保证收敛的大型系统的输出反馈LQR设计的迭代牛顿方法

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Adrian Ilka; Nikolce Murgovski; Jonas Sjoberg;
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年度 2019
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1. A computationally efficient approach for robust gain-scheduled output-feedback LQR design for large-scale systems [J] . Adrian Ilka, Nikolce Murgovski IFAC PapersOnLine . 2020,第2期

机译：用于大型系统的强大增益调度输出反馈LQR设计的计算有效方法
2. Comments on "Robust optimal design and convergence properties analysis of iterative learning control approaches" and "On the P-type and Newton-type ILC schemes for dynamic systems with non-affine input factors" [J] . Schmid R Automatica . 2007,第9期

机译：评论“迭代学习控制方法的鲁棒最优设计和收敛特性分析”和“关于具有非仿射输入因子的动态系统的P型和Newton型ILC方案”
3. An iterative method with guaranteed convergence for robust performance analysis of sampled-data systems against parameter uncertainties [J] . Hagiwara T, Horiguchi K International Journal of Control . 2007,第9期

机译：保证参数收敛的迭代方法，用于对参数不确定性的采样数据系统进行鲁棒性能分析
4. An iterative Newton's method for output-feedback LQR design for large-scale systems with guaranteed convergence [C] . Adrian Ilka, Nikolce Murgovski, Jonas Sjöberg European Control Conference . 2019

机译：牛顿迭代法用于大规模系统输出反馈LQR设计并保证收敛
5. Methods for increasing domains of convergence in iterative linear system solvers [D] . Imberti, David M. 2013

机译：迭代线性系统求解器中增加收敛域的方法
6. An Analysis on Local Convergence of Inexact Newton-Gauss Method for Solving Singular Systems of Equations [O] . Fangqin Zhou -1

机译：求解奇异方程组的不精确牛顿-高斯方法的局部收敛性分析
7. A computationally efficient approach for robust gain-scheduled output-feedback LQR design for large-scale systems [O] . Adrian Ilka, Nikolce Murgovski 2020

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An iterative Newton's method for output-feedback LQR design for large-scale systems with guaranteed convergence

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