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动态时间规整距离算法在迭代学习控制中的应用
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上传时间: 2021-03-02
详细说明：在本文中，我们为一类线性系统提出了一种新的迭代学习控制（ILC）设计。 提出了动态时间规整距离（DTW）算法作为解决迭代学习控制中优化问题的一种方法。 在该算法中，每条路径之后，使用DTW比较场方法解决优化问题，使用模型输出与实际输出之间的输入数据和误差数据来修改工厂模型，并在下一条路径中使用新的工厂模型。 模型修正装置是为非线性工厂设计的，也可以用于线性工厂。 结果表明，所提出的加速算法能够保证单调误差范数的减少，并且提高了算法的收敛速度。 讨论了算法的实现，并提供了数值模拟以用于比较目的，并证明了所提出方法的数值性能和有效性。
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