【摘 要】
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针对实际工程应用中迭代学习控制迭代次数多,后期收敛速度较慢的问题,提出了双迭代学习的控制策略,然后分别对两个迭代学习控制器进行收敛性分析,并引入超前补偿因子和零相位
【机 构】
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广东工业大学省部共建精密电子制造技术与装备国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51675106,U1601202),广东省自然科学基金(2016A030308016,2015A030312008),广东省R&D重点项目(2015 B010133005,2015B010104006,2015B0101040088),广东省重大研发专项(2018B090906002)
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针对实际工程应用中迭代学习控制迭代次数多,后期收敛速度较慢的问题,提出了双迭代学习的控制策略,然后分别对两个迭代学习控制器进行收敛性分析,并引入超前补偿因子和零相位滤波器,先基于参考输入信号的迭代学习控制器得到最佳参考输入信号,再基于控制量的迭代学习控制器得到最佳控制量,并将该控制算法应用于XY平台进行实验验证。研究结果表明,采用了双迭代学习控制策略时,X轴在迭代了25次后,其跟踪误差相比于未使用迭代学习时降低了99.86%,Y轴在迭代了33次后,其跟踪误差降低了99.87%。该控制策略能有效减少迭代次数
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<正> 5.27扩展码(Codabar):此码用4暗3亮7个码元构成一个码符,其中有2个或3个宽码元.表示0~9及6个特殊字符。亦为分立码.码符长度为5.5mm.宽、窄之宽度比为3:1~2:1当模宽小于0.
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