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Robust iterative learning control for nonlinear systems with measurement disturbances

Journal of Systems Engineering and Electronics 2012年第6期23卷 906-913页

作者： xuhui bui FashanYu Zhongsheng Hou Haizhu Yang School of Electrical Engineering & Automation Henan Polytechnic University Jiaozuo 454003 E R. China Henan Provincial Open Laboratory for Control Engineering Key Discipline Henan Polytechnic University Jiaozuo 454003 P. R. China Advanced Control Systems Laboratory Beijing Jiaotong University Beijing 100044 P. R. China

The iterative learning control （ILC） has been demon-strated to be capable of considerably improving the tracking perfor-mance of systems which are affected by the iteration-independent disturbance. However, the achievable performance is greatly degraded when iteration-dependent, stochastic disturbances are pre-sented. This paper considers the robustness of the ILC algorithm for the nonlinear system in presence of stochastic measurement disturbances. The robust convergence of the P-type ILC algorithm is firstly addressed, and then an improved ILC algorithm with a decreasing gain is proposed. Theoretical analyses show that the proposed algorithm can guarantee that the tracking error of the nonlinear system tends to zero in presence of measurement dis-turbances. The analysis is also supported by a numerical example.

关键词： iterative learning control (ILC) nonlinear system mea-surement disturbance iteration-varying disturbance.

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