Аннотации:
In this paper, we present two new P-type and D-type iterative learning control (ILC)
update laws for linear stochastic systems with random data dropout modeled with a
Bernoulli random variable. We prove that the P-type and D-type ILC update laws converge
to the desired input in the almost sure sense. We show that the convergence conditions of
the inputs corresponding to the P-type and D-type ILC update laws for networked control
systems are the same. We present the performance comparison of the P-type and D-type
ILC update laws. In this comparison, we conclude that the P-type ILC update law is more
effective than the D-type ILC update law for networked control systems. В этой статье мы представляем два новых закона обновления управления итеративным обучением (УИО) P-типа и D-типа для линейных стохастических систем со
случайным выпадением данных, моделируемым случайной величиной Бернулли. Доказывается, что законы обновления УИО P-типа и D-типа сходятся к желаемому входу
почти наверное. Мы показываем, что условия сходимости входов, соответствующих законам обновления УИО P-типа и D-типа для сетевых систем управления, одинаковы.
Сравниваются производительности законов обновления УИО P-типа и D-типа. В этом
сравнении мы приходим к выводу, что для сетевых систем управления закон обновления УИО P-типа более эффективен, чем закон обновления УИО D-типа.
Описание:
S.A. Najafi1, A. Delavarkhalafi1
1Yazd University, Yazd, Iran
E-mail: se.najafi@stu.yazd.ac.ir, delavarkh@yazd.ac.ir. Седигех Алсадат Наджафи, Йездский университет (г. Йезд, Иран),
se.najafi@stu.yazd.ac.ir.
Али Делавархалафи, профессор, Йездский университет (г. Йезд, Иран),
delavarkh@yazd.ac.ir.
