【摘 要】
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基于迭代学习控制理论提出了一种可变学习增益的迭代学习律,在非线性系统中对期望轨迹进行跟踪,与学习增益不变的迭代学习控制相比较,收敛速度得到很大的提高;通过对其收敛性
【机 构】
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南昌大学信息工程学院,西北工业大学自动化学院
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基于迭代学习控制理论提出了一种可变学习增益的迭代学习律,在非线性系统中对期望轨迹进行跟踪,与学习增益不变的迭代学习控制相比较,收敛速度得到很大的提高;通过对其收敛性进行严格的数学证明,得到了迭代学习律收敛的充分条件;在单机无穷大系统中,将该控制律应用于同步发电机的励磁控制,仿真结果表明该控制律的有效性,改善了控制的动态特性,有利于提高电力系统稳定性.
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