Adaptive Iterative Learning Control Mechanism for Nonlinear Systems subject to High-Order Internal Model

This technical note addresses an adaptive iterative learning control (AILC) problem for nonlinear dynamical systems with partially unknown iteration-varying parameter. Referring to the scheme of state-space, an AILC effort is presented for randomly varying reference tracking together with initial sh...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	2018 IEEE 7th Data Driven Control and Learning Systems Conference (DDCLS) s. 599 - 604
Hlavní autoři:	Zhou, Wei, Yu, Miao
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.05.2018
Témata:	Adaptation models Adaptive iterative learning control (AILC) High-order internal model (HOIM) Initial shift issue Iterative learning control Iteratively varying parameter Mathematical model Non-repetitive factor Nonlinear systems Target tracking Trajectory Uncertainty
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!