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

Uložené v:

Podrobná bibliografia
Vydané v:	International journal of robust and nonlinear control Ročník 35; číslo 13; s. 5506 - 5518
Hlavní autori:	Wang, Rongrong, Chi, Ronghu
Médium:	Journal Article
Jazyk:	English
Vydavateľské údaje:	Hoboken, USA John Wiley & Sons, Inc 10.09.2025 Wiley Subscription Services, Inc
Predmet:	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 prístup:	Získať plný text
Tagy:	Pridať tag Žiadne tagy, Buďte prvý, kto otaguje tento záznam!

Buďte prvý, kto okomentuje tento záznam!