摘要
运用即时学习算法来解决一类非线性系统的迭代学习控制初值问题。对于任何类型的迭代学习控制算法 ,即时学习算法都能有效地估计初始控制量 ,减小了初始输出误差 ,加快了算法的收敛速度 ,使得经过有限次迭代后系统输出能严格跟踪理想信号。
A method is proposed to solve the problem of the initial control input using lazy learning method. For any kind of iterative learning control algorithms, the proposed method reduces the initial output error and increases the convergence speed greatly when tracking a desired trajectory. The simulation for a robot system shows the effectiveness of the method.
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2003年第3期263-266,共4页
Control and Decision
关键词
即时学习算法
速代学习控制
初值控制量
非线性系统
Artificial intelligence
Convergence of numerical methods
Learning algorithms
Robot learning
