基于泰勒级数的迭代学习算法

针对存在不确定扰动的线性时变系统的轨迹跟踪控制问题, 提出了基于泰勒级数的迭代学习算法. 该算法 利用泰勒级数将系统参数化, 导出一种基于泰勒级数的线性时变系统的近似模型. 在此模型的基础上, 利用迭代学习 方式修正输入量的泰勒展开系数, 并用LM I 方法求解学习增益矩阵. 所提出算法在系统不满足正则性或无源性时, 仍可用输出误差信号来构造学习律. 仿真结果表明了该算法的有效性.