Observer‐Based Model‐Free Iterative Learning for Fault‐Tolerant Control of Nonlinear Systems

ABSTRACT This paper proposes an observer‐based model‐free iterative learning fault tolerant control (ObMFilFTC) algorithm for the nonlinear system with disturbances and non‐repetitive time‐varying actuator faults. First, an original linearization data model (LDM) considering non‐repetitive uncertain...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	International journal of robust and nonlinear control Ročník 35; číslo 13; s. 5506 - 5518
Hlavní autoři:	Wang, Rongrong, Chi, Ronghu
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Hoboken, USA John Wiley & Sons, Inc 10.09.2025 Wiley Subscription Services, Inc
Témata:	Actuators Algorithms Convergence Disturbances Fault tolerance Faults iterative learning output observer Machine learning model‐free iterative learning control Nonlinear control nonlinear non‐affine system Nonlinear systems non‐repetitive uncertainties Parameter estimation time‐iterative‐varying actuator faults Tracking errors Uncertainty
ISSN:	1049-8923, 1099-1239
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!