反馈辅助PD型迭代学习控制:初值问题及修正策略

讨论迭代初态与期望初态存在固定偏移情形下的迭代学习控制问题,提出带有反馈辅助项的PD型迭代学习控制算法,可实现系统输出对期望轨迹的渐近跟踪.为了进一步实现输出轨迹在预定有限区间上对期望轨迹的完全跟踪,提出分别带有初始修正作用和终态吸引的学习算法.文中给出所提出的学习算法的极限轨迹,并对学习算法进行收敛性分析,推导出收敛性充分条件,可用于学习增益的确定.通过数值结果,验证所提学习算法的有效性.