一类广义系统的二阶迭代学习控制算法
来源：信息与控制杂志2018年第6期北京时间：
作者：许晖敏, 田森平
摘要：针对广义系统的迭代学习算法设计过程中的收敛速度问题，基于广义系统的奇异值分解方法提出一类二阶迭代学习算法并借助于Q因子方法讨论了广义系统迭代学习控制算法的收敛速度问题.该方法可以将算法的收敛速度问题转化为Q因子值大小问题.数值仿真证明了迭代学习控制系统在有限次运行后收敛于期望轨迹，以及算法的收敛速度大小与算法增益矩阵取值有关.
关键词：迭代学习控制, 广义系统, 收敛速度, 误差跟踪
