کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5000334 | 1460684 | 2017 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Iterative Learning Control of Iteration-Varying Systems via Robust Update Laws with Experimental Implementation
ترجمه فارسی عنوان
کنترل یادگیری تطبیقی سیستم های متنوع تطبیق از طریق قوانین به روز رسانی قوی با پیاده سازی تجربی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
الگوریتم های کنترل بازگشتی، کنترل یادگیری، روش های جالب نیرومندی، عدم قطعیت،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
مهندسی هوافضا
چکیده انگلیسی
Iterative learning control (ILC) is an efficient way of improving the tracking performance of repetitive systems. While ILC can offer significant improvement to the transient response of complex dynamical systems, the fundamental assumption of iteration invariance of the process limits potential applications. Utilizing abstract Banach spaces as our problem setting, we develop a general approach that is applicable to the various frameworks encountered in ILC. Our main result is that robust invariant update laws lead to stable behavior in ILC systems, where iteration-varying systems converge to bounded neighborhoods of their nominal counterparts when uncertainties are bounded. Furthermore, if the uncertainties are convergent along the iteration axis, convergence to the nominal case can be guaranteed.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Control Engineering Practice - Volume 62, May 2017, Pages 36-45
Journal: Control Engineering Practice - Volume 62, May 2017, Pages 36-45
نویسندگان
Berk Altın, Jeroen Willems, Tom Oomen, Kira Barton,