带有初态学习的可变增益迭代学习控制

针对一类非线性系统提出一种新的学习控制算法, 该算法在可变学习增益的迭代学习控制律基础上, 增加 了系统初态的迭代学习律. 利用算子理论证明了系统在存在初态偏移时经过迭代学习后, 其输出能够完全跟踪期望 轨迹, 同时得到了该算法谱半径形式的收敛条件. 将该算法与传统迭代学习控制相比较可以看出, 前者的收敛速度得 到了较大提高, 而且解决了可变学习增益迭代学习控制的初态偏移问题. 仿真结果验证了该算法的有效性.