具有扰动的非线性系统高阶迭代学习控制

迭代学习控制(ILC)利用系统的重复性不断改进控制性能。本文讨论一类具有扰动的非线性、时变系统高阶迭代学习控制算法及其迭代学习收敛的充分条件,并与D型迭代学习算法相比,讨论典型PD高阶ILC算法的收敛速度。仿真结果证实高阶ILC算法具有更快的收敛速度,并且当系统满足收敛条件、不确定项及输出扰动项有界时迭代学习收敛。