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基于伪逆的反复学习控制(翻译一)

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基于伪逆的反复学习控制Jayati Ghosh and Brad Paden摘要——学习控制是用于一固定时间间隔内重复作用的跟踪控制的有效方法。本文给出一种反复学习控制算法,适用于一些具有扰动和初始误差的非线性非最小相位对象。该算法要求对一线性对象的近似转换而非精确转换。这种方法的一个优点是不需区分对象的输出。渐进轨迹误差的范围通过一精确的试验列出,并且可以看到其随着扰动范围持续的增大。该控制器的结构是这样的,其低频部分的轨迹汇合要比高频部分快。 索引术语——反复学习控制,非线性跟踪,伪逆。I.绪论反复学习控制用到了一类自调整控制器,其某一特定任务的系统性能在同一任务先前性能的基础上逐渐改善和完美。学习控制的最常见应用是在工业生产的机器人控制领域,这里要求机器人执行一个单一的任务...

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