Resumen

Para resolver el problema de seguimiento de trayectoria de un sistema conmutado con saturación de sensores, se propone un algoritmo de control de aprendizaje iterativo. El método utiliza el error de medida real para modificar la variable de control del sistema bajo la premisa de que la regla conmutada no cambia a lo largo del eje de iteración, sino que cambia aleatoriamente a lo largo del eje temporal. Además, al tratar la saturación mediante el método de la matriz diagonal, se demuestra estrictamente la convergencia del algoritmo en el sentido de la λ-norma, y se deriva la condición de convergencia. El algoritmo puede lograr el seguimiento completo de la trayectoria deseada en el intervalo de tiempo finito bajo la regla de cambio aleatorio, a medida que aumentan las iteraciones. El ejemplo de simulación verifica la validez del algoritmo propuesto.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:algoritmo, algoritmo de control de aprendizaje iterativo, error de medición real, método de matriz diagonal, intervalo de tiempo finito, problema de seguimiento de trayectoria, regla, sistema, seguimiento completo, variable de control
• Keywords:algorithm, iterative learning control algorithm, actual measurement error, diagonal matrix method, finite time interval, trajectory tracking problem, rule, system, complete tracking, control variable