具有指数收敛速率的时滞系统采样迭代学习控制  

Sampled-data Iterative Learning Control with an Exponential Convergence Rate for Time-delay Systems

作　　者：方忠[1] 陈彭年[2] 韩正之[1] 

机构地区：[1]上海交通大学自动化系,上海200030 [2]中国计量学院数学组,浙江杭州310034

出　　处：《应用科学学报》2001年第4期313-316,共4页Journal of Applied Sciences

基　　金：国家自然科学基金资助项目 ( 6 98740 2 5 )

摘　　要：针对具有状态时滞的连续时间系统提出一种采样迭代学习控制算法 ,可以避免连续系统 D型和 P型算法的不足 .给出并证明了算法指数收敛的充分条件 ,该条件可保证系统跟踪误差能以指数收敛速率收敛至一个与采样周期相关的误差范围内 .A sampled-data iterative learning algorithm is proposed for a class of continuous time systems with state delay. Sufficient conditions for exponential convergence of the algorithm are presented and proven by the induction. Exponential convergence is achieved not only at every sampling instant but the entire time span.

关 键 词：采样迭代学习控制 时滞系统 指数收敛速率 

分 类 号：TP273.22[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]