Adaptive Iterative Learning Control for Non‐Strictly Repeatable Systems With Unknown Control Gains

ABSTRACT This work investigates the adaptive iterative learning control (AILC) problem for nonstrictly repeatable systems subject to unknown control gains. Different to the existing results, we novelly transform the unknown control gain into a kind of norm‐bounded uncertainty, based on which a novel...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	International journal of robust and nonlinear control Ročník 35; číslo 13; s. 5519 - 5528
Hlavní autoři:	Li, Xuefang, Shen, Ruohan, Zhang, Shuyu
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Hoboken, USA John Wiley & Sons, Inc 10.09.2025 Wiley Subscription Services, Inc
Témata:	Control systems iteration‐varying trial lengths iterative learning control Learning nonidentical initial states unknown control gain
ISSN:	1049-8923, 1099-1239
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!