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An alternative update formula for non-linear model-based iterative learning control

机译:基于非线性模型的迭代学习控制的替代更新公式

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摘要

The conventional iterative learning control (ILC) algorithm for modelbasedILC of non-linear systems is presented with the use of a nonlinearinverse model as ILC compensator. The non-linear inversemodel is solved with stable inversion. In addition, an alternative ILCalgorithm for model-based ILC of non-linear systems is developed,also with using a non-linear inverse model as ILC compensator.Some connections between the conventional and alternative ILCalgorithms and Picard, Mann and Ishikawa iterations are explored. Theconventional and alternative algorithms are compared in a number oftheoretical examples.
机译:利用非线性逆模型作为ILC补偿器,提出了基于非线性系统模型的传统迭代学习控制算法。用稳定的反演方法解决非线性反模型。另外,还开发了一种用于非线性系统基于模型的ILC的替代ILC算法,并使用非线性逆模型作为ILC补偿器。探讨了传统ILC算法和Picard,Mann和Ishikawa迭代之间的一些联系。在许多理论示例中比较了传统算法和替代算法。

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