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提出了一种基于学习的自校正控制算法，算法中包含一个自适应模型和多个固定模型，每一个模型都有一个相对应的控制器，在每一采样时刻，将当前时段内具有最小预测误差的模型对应的控制器的输出作为控制输入。在该算法中，自适应模型和自适应控制器的作用是确保闭环系统的稳定性和输出跟踪误差的渐近收敛性，而固定模型和固定控制器的作用是当被控对象的参数发生稳定性和输出跟踪误差的渐近收敛性，而固定模型和固定控制器的作用是当