Suboptimal learning control for nonlinear systems with both parametric and nonpa

针对不确定非线性系统,提出准最优学习控制方法,解决参数与非参数不确定特性同时存在情形下的轨迹跟踪问题。给出迭代学习与重复学习两种控制策略,跟踪Sontag公式解决标称系统的优化控制,并以鲁棒学习手段处理参数与非参数不确定特性。提出断续函数连续化方案,以避免Sontag公式在实现时可能存在的颤振问题。分析证明经过足够多次迭代或足够多个周期的重复运行后,闭环系统可实现系统状态以预设精度跟踪参考信号。仿真结果表明所设计学习系统在收敛速度方面快于非优化设计。