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Robust Error-Free Tracking for Discrete-Time Systems
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PRE
AI
DOI：10.1007/s40313-025-01240-y.png)
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摘要
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本文针对离散时间线性系统在系统矩阵未知且每次迭代具有任意初始状态偏移情况下的迭代学习控制（ILC）问题进行研究。提出了一种数据驱动的学习控制算法，该算法利用系统的线性特性，在控制器运行一定次数迭代后收集输出误差集，并基于此数据集构造理想控制器以实现无误差跟踪。该方法放宽了ILC中通常所需的常规收敛条件。研究表明，所提出的算法能够在有限次迭代内保证除初始时刻外的所有时间点实现完全跟踪。通过三个仿真示例验证了算法的有效性。
Keyword:
Discrete-time systems
Data-driven
Iterative learning control
Initial state shift
期刊
J
IF:
1.3
论文数:
105
被引数:
1.1K
机构
引用论文
Security Data-Driven Control for Nonlinear Systems Subject to Deception and False Data Injection Attacks遭受欺骗和虚假数据注入攻击的非线性系统的安全数据驱动控制
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