【摘 要】
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针对一类含非参数不确定的受限非线性系统,提出一种新的自适应迭代学习控制算法.该算法利用神经网络（neural network）逼近系统中的非参数不确定性,神经网络的权值通过迭代轴上
【基金项目】
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国家自然科学基金（61120106009,61433002）资助课题
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针对一类含非参数不确定的受限非线性系统,提出一种新的自适应迭代学习控制算法.该算法利用神经网络（neural network）逼近系统中的非参数不确定性,神经网络的权值通过迭代轴上的自适应算法进行更新.控制器设计补偿项对神经网络逼近误差上界进行估计以此消除其影响.采用一种新的障碍李雅普诺夫函数（barrier Lyapunov functions）并与组合能量函数（composite energy function）方法相结合,当系统中同时存在非参数不确定性,随机初始误差,及非严格重复外部扰动时,能够保证
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