反馈辅助迭代学习控制

针对线性定常系统,提出反馈辅助迭代学习控制策略。以PD型学习律为例,推导保证算法收敛性的充分条件和极限轨迹。为了消除初始偏移对跟踪性能的影响,引入初始修正作用。分析表明,这种修正作用能够使得系统输出在预先设定的区间上对期望轨迹的完全跟踪。并且,通过数值算例进一步验证所提出的学习控制方案的有效性。