دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 41524
ترجمه فارسی عنوان مقاله

کنترل تطبیقی آموزش تکراری از ردیابی مسیر غیریکنواخت برای بازخورد دقیق سیستم های تغییرات زمانی غیرخطی با جهت کنترل ناشناخته

عنوان انگلیسی
Adaptive iterative learning control of non-uniform trajectory tracking for strict feedback nonlinear time-varying systems with unknown control direction
کد مقاله سال انتشار تعداد صفحات مقاله انگلیسی
41524 2015 9 صفحه PDF
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Applied Mathematical Modelling, Volume 39, Issues 10–11, 1 June 2015, Pages 2942–2950

ترجمه کلمات کلیدی
کنترل آموزش تکراری - سیستم متغیر با زمان - عملکرد نوسباوم - ردیابی مسیر غیریکنواخت - گسترش سری های فوریه - پسگام
کلمات کلیدی انگلیسی
Iterative learning control; Time-varying systems; Nussbaum function; Non-uniform trajectory tracking; Fourier series expansion; Backstepping
پیش نمایش مقاله
پیش نمایش مقاله  کنترل تطبیقی آموزش تکراری از ردیابی مسیر غیریکنواخت برای بازخورد دقیق سیستم های تغییرات زمانی غیرخطی با جهت کنترل ناشناخته

چکیده انگلیسی

The iterative learning control problem of strict feedback nonlinear system with unknown time-varying parameters and uncertain control direction is an open problem. An iterative learning control strategy is presented for a class of nonlinear time-varying systems with unknown control direction to solve the non-uniform trajectory tracking problem. Backstepping design technique is applied to deal with system dynamics with non-global Lipschitz nonlinearities. Based on the Lyapunov-like synthesis, we show that all signals in the closed-loop system remain bounded over a pre-specified time interval [0,T][0,T], and complete non-uniform trajectory tracking of the system output is achieved. The time-varying parameters are expanded into Fourier series with bounded remained term. A typical series is introduced in order to deal with the unknown bound of remained term and the non-uniform trajectory tracking. Nussbaum function is used to deal with unknown control direction. Finally, a simulation example shows the feasibility and effectiveness of the approach.