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Repetitive learning control of nonlinear systems over finite intervals

Science China(Information Sciences) 2010年第1期53卷 115-128页

作者： SUN MingXuan1, WANG DanWei2 & CHEN PengNian3 1College of Information Engineering, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310014, China 2School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore 639794 3Department of Mathematics, China Institute of Metrology, Hangzhou 310018, China College of Information Engineering Zhejiang University of Technology Hangzhou China School of Electrical and Electronic Engineering Nanyang Technological University Singapore Singapore Department of Mathematics China Institute of Metrology Hangzhou China

Iterative learning control requires initial repositioning, while the time functions to be learned should be of periodicity in repetitive control. However, there are cases in practice where the time-varying unknowns are not periodic but repetitive, and repetitive learning control is applicable with avoidance of initial repositioning. In this paper, repetitive learning control designs are presented for a broader class of nonlinear systems over finite intervals. The Freeman formula is modified and used for stabilization of the nominal nonlinear time-varying system undertaken. The global stability of the learning system and asymptotic convergence of the tracking error are established through analysis of both partially and fully saturated learning algorithms, respectively. The repetitive learning control method is theoretically shown to be effective in dealing with time-varying parametric uncertainties.

关键词： initial condition problem convergence iterative learning control repetitive control repetitive learning control nonlinear systems

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