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在工业过程稳态优化进程中，为了进一步改善工业过程的动态品质，提出了迭代学习控制策略。本文研究系统状态初值漂移和系统参数扰动对迭代学习控制算法收敛性的影响。理论分析表明，当系统状态初值漂移和系统参数扰动在一定范围内，迭代学习控制算法关于是鲁棒的。
工业过程迭代学习算法的鲁棒性
【摘 要】
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在工业过程稳态优化进程中，为了进一步改善工业过程的动态品质，提出了迭代学习控制策略。本文研究系统状态初值漂移和系统参数扰动对迭代学习控制算法收敛性的影响。理论分析表
【机 构】
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西安建筑科技大学理学院,西安交通大学理学院
【出 处】
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工程数学学报
【发表日期】
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2004年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助 (6 0 2 74 0 5 5 ) ,西安交通大学科研基金资助 (0 90 0 - 5 730 2 6 ) ,西安建筑科技大学校基础研究基金资助 (DBl2 0 0 8)
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