Diseño de un método de control de aprendizaje iterativo con propiedad de convergencia global para sistemas no lineales
Autores: Guang-Wei, Xu; Cheng, Shao; Yu, Han
Idioma: Inglés
Editor: Hindawi Publishing Corporation
Año: 2014
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Procesos industriales
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
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Citaciones: Sin citaciones
Abordamos un método de control de aprendizaje iterativo (ILC) para superar el problema del valor inicial causado por los métodos de convergencia local. Introduciendo una forma recursiva de retroalimentación de errores de seguimiento en la ley de aprendizaje iterativo, este algoritmo puede evitar una aproximación lineal burda a plantas no lineales para alcanzar la propiedad de convergencia global. La estructura del algoritmo se ilustra por completo. Bajo ciertos supuestos, se garantiza que los errores de seguimiento del sistema de lazo cerrado convergen a cero. Además, se discuten los papeles de los parámetros en la ley de aprendizaje iterativo para la realización del algoritmo, y se presenta un caso de estudio no lineal para demostrar la eficacia y el rendimiento de seguimiento del algoritmo propuesto.
Descripción
Abordamos un método de control de aprendizaje iterativo (ILC) para superar el problema del valor inicial causado por los métodos de convergencia local. Introduciendo una forma recursiva de retroalimentación de errores de seguimiento en la ley de aprendizaje iterativo, este algoritmo puede evitar una aproximación lineal burda a plantas no lineales para alcanzar la propiedad de convergencia global. La estructura del algoritmo se ilustra por completo. Bajo ciertos supuestos, se garantiza que los errores de seguimiento del sistema de lazo cerrado convergen a cero. Además, se discuten los papeles de los parámetros en la ley de aprendizaje iterativo para la realización del algoritmo, y se presenta un caso de estudio no lineal para demostrar la eficacia y el rendimiento de seguimiento del algoritmo propuesto.