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一种多目标跟踪迭代学习方法: 本发明涉及一种多目标跟踪迭代学习方法，包括：S1，设置多传感器系统中不同传感器对应的目标跟踪轨迹；S2，对于第一阶段的每次迭代，自适应地确定各个传感器的权重，对所述多传感器的生产过程进行控制跟踪到弱Pareto最优解；S...; 沈栋张振法

一种基于迭代学习的高速列车运行控制方法: 本发明公开了一种基于迭代学习的高速列车运行控制方法，包括以下步骤：S1、建立高速列车的动力学模型；S2、建立高速列车的电结构模型；S3、建立高速列车的整体模型；S4、构建高速列车牵引阶段的迭代学习控制器；S5、构建高速列...; 杨勇刘显达王鑫垚陈泓君真诚郑海春

一种基于迭代学习的高速列车运行控制方法: 本发明公开了一种基于迭代学习的高速列车运行控制方法，包括以下步骤：S1、建立高速列车的动力学模型；S2、建立高速列车的电结构模型；S3、建立高速列车的整体模型；S4、构建高速列车牵引阶段的迭代学习控制器；S5、构建高速列...; 杨勇刘显达王鑫垚陈泓君真诚郑海春

基于自适应迭代学习的多智能体系统编队控制: 2024年; 针对带未知时变参数的非线性多智能体系统的编队问题,提出一种分布式自适应迭代学习控制策略。首先,通过傅里叶级数对系统的不确定参数进行展开,采用一个收敛级数序列处理傅里叶级数展开产生的截断误差,结合多智能体运行过程中的编队误差推导自适应迭代学习控制律和参数更新律;其次,针对领导者动态对大部分智能体都是未知的情况,设计新的辅助控制来补偿未知动态和避免未知有界干扰;然后,基于李亚普诺夫能量函数证明了在所设计控制律作用下多智能体系统编队误差随着迭代次数的增加在有限时间内趋于0;最后,将该控制策略运用到多无人机编队系统中,并通过搭建半物理实验平台,验证了控制方法的有效性。实验结果表明该控制方法可以确保多智能体快速形成所需编队,并且每个智能体在有限时间内可以精确跟踪期望轨迹。所提方法充分考虑了多智能体系统的参数不确定性以及抗干扰的能力,为实际应用中复杂多智能体系统的精确控制提供了有效的方法。; 蔡军潘锡山; 关键词：多智能体系统自适应迭代学习控制时变参数

基于迭代学习控制的跟踪处理方法、装置、设备和介质: 本公开提供一种基于迭代学习控制的跟踪处理方法、装置、设备和介质，包括：获取线性离散系统的参数模型，线性离散系统的参数模型中包括：状态向量对应的参数子模型和系统输出变量对应的参数子模型；对线性离散系统的参数模型进行堆栈处理...; 杨轩耿燕

期望轨迹迭代变化的动态系统的迭代学习控制研究: 自上世纪90年代以来,随着计算机技术、通信技术和控制理论的发展,迭代学习控制(Iterative Learning Control,ILC)在智能控制的众多研究方向中占据了显著地位,ILC以算法结构的简洁性和对精确系统模...; 鲍旭俊; 关键词：迭代学习控制非线性离散系统

基于迭代学习控制的跟踪处理方法、装置、设备和介质: 本公开提供一种基于迭代学习控制的跟踪处理方法、装置、设备和介质，包括：获取线性离散系统的参数模型，线性离散系统的参数模型中包括：状态向量对应的参数子模型和系统输出变量对应的参数子模型；对线性离散系统的参数模型进行堆栈处理...; 杨轩耿燕

一种基于平衡因子的机械臂系统容错迭代学习控制方法: 本发明公开了一种基于平衡因子的的机械臂系统容错迭代学习控制方法。该方法基于机械臂系统参数间的导数关系，将系统重构为二阶系统，构造反步误差和虚拟控制器，同时为避免每次迭代初系统状态不能够完美重置，构建了一种基于平衡因子的参...; 沈谋全王梓豪张明广

一种多移动机器人系统的集中式迭代学习控制方法: 本发明公开了一种多移动机器人系统的集中式迭代学习控制方法，涉及移动机器人优化控制领域。该方法包括：建立移动机器人的动力学模型；构建多移动机器人系统的离散状态空间方程；建立多移动机器人系统的网络拓扑结构模型；在集中式的控制...; 陶洪峰高鹿原时飞

一种基于神经网络的机械臂系统迭代学习控制方法: 本发明公开了一种基于神经网络的的机械臂系统迭代学习控制方法。该方法基于机械臂系统的位置、速度、加速度，将机械臂系统重构为高阶系统，为避免微分爆炸问题，构建了一种命令滤波器，同时针对机械臂系统存在的输入饱和问题和滤波器未能...; 沈谋全王梓豪张明广

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