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...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	International journal of robust and nonlinear control Jg. 35; H. 13; S. 5506 - 5518
Hauptverfasser:	Wang, Rongrong, Chi, Ronghu
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Hoboken, USA John Wiley & Sons, Inc 10.09.2025 Wiley Subscription Services, Inc
Schlagworte:	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
Online-Zugang:	Volltext
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Schreiben Sie den ersten Kommentar!