Iterative Learning Control for Linear Discrete-Time Systems with Randomly Variable Input Trail Length
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-6، 6ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-11-01
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
For linear discrete-time systems with randomly variable input trail length, a proportional- (P-) type iterative learning control (ILC) law is proposed.
To tackle the randomly variable input trail length, a modified control input at the desirable trail length is introduced in the proposed ILC law.
Under the assumption that the initial state fluctuates around the desired initial state with zero mean, the designed ILC scheme can drive the ILC tracking errors to zero at the desirable trail length in expectation sense.
The designed ILC algorithm allows the trail length of control input which is different from system state and output at a specific iteration.
In addition, the identical initial condition widely used in conventional ILC design is also mitigated.
An example manifests the validity of the proposed ILC algorithm.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wei, Yun-Shan& Xu, Qing-Yuan. 2018. Iterative Learning Control for Linear Discrete-Time Systems with Randomly Variable Input Trail Length. Complexity،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1133365
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wei, Yun-Shan& Xu, Qing-Yuan. Iterative Learning Control for Linear Discrete-Time Systems with Randomly Variable Input Trail Length. Complexity No. 2018 (2018), pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1133365
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wei, Yun-Shan& Xu, Qing-Yuan. Iterative Learning Control for Linear Discrete-Time Systems with Randomly Variable Input Trail Length. Complexity. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1133365
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1133365
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر