【摘 要】
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本文针对网络线性系统,研究了具有通信约束的反馈辅助PD型迭代学习控制问题.信号从远程设备传输到迭代学习控制器过程中,存在数据量化与数据包丢失的情况.将数据包丢失模型描
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61973023,61573050,61673045),北京市自然科学基金项目(4202052)资助
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本文针对网络线性系统,研究了具有通信约束的反馈辅助PD型迭代学习控制问题.信号从远程设备传输到迭代学习控制器过程中,存在数据量化与数据包丢失的情况.将数据包丢失模型描述为具有已知概率的伯努利二进制序列,采用扇形界方法处理数据量化误差,提出了一种反馈辅助PD型迭代学习控制算法.采用压缩映射法分析证明了在存在数据量化和丢失的情况下,所提控制算法依然可以保证跟踪误差渐近收敛到零.并进一步对存在初始状态偏移时所提算法的鲁棒性进行了讨论.最后,通过仿真示例,对比验证了理论结果的有效性和优越性.
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