具有控制时滞和测量数据丢失的直线电机迭代学习控制

针对测量信号存在丢失和控制信号存在时滞的直线电机控制系统,研究PD型迭代学习控制算法的收敛性问题.假设数据丢失描述为概率未知的随机Bernoulli过程,其中丢失概率属于某个已知数值区间,利用超前法解决控制信号存在的时滞问题.基于Bellman-gronwall不等式和$\lambda$范数理论,证明了所提出的迭代学习控制策略能够使系统在有限时间内跟踪期望轨迹.最后通过仿真验证了所提出学习算法的有效性.