一类未知非线性系统的智能迭代学习控制

<p>从自适应的角度设计迭代学习控制, 将神经网络引入迭代学习控制中。 学习控制与自适应控制<br> 相结合,使得对网络权值的学习和跟踪控制同时进行, 克服了经典迭代学习控制的一些缺陷。基于<br> Ly apunov 直接方法, 证明了整个控制系统的稳定性并实现了任意精度的跟踪。实例仿真结果说明了算<br> 法的有效性及其所具有的优点。</p>