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Adaptive ILC methods with less adaption parameters for non-parameterized nonlinear continuous systems with nonsingular control gain matrices

引用

INTERNATIONAL JOURNAL OF ADAPTIVE CONTROL AND SIGNAL PROCESSING 2024年第11期38卷 3656-3672页

作者： Ding, Ya-Qiong Li, Xiao-Dong Sun Yat Sen Univ Sch Intelligent Syst Engn Shenzhen 518107 Peoples R China

In this article, for non-parameterized nonlinear continuous (NPNC) multiple-input multiple-output (MIMO) systems, two combined iteration-domain and time-domain adaptive iterative learning control (ILC) algorithms are proposed to track iteration-varying reference trajectories repetitively over a finite time interval. Different from the general requirement in adaptive control community that the control gain matrices of the controlled systems are real symmetric and positive-definite, only the nonsingular property of the control gain matrices is assumed. Moreover, there are just two adaption parameters and one adaption parameter involved in the proposed two adaptive ILC algorithms respectively such that the computation load and memory-space are greatly saved. A simulation example is utilized to illustrate the effectiveness of the two proposed adaptive ILC algorithms with less adaption parameters.

关键词： adaption parameter adaptive iterative learning control iteration-varying reference trajectories non-parameterized nonlinear continuous systems nonsingular control gain matrix

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