摘要：针对传统迭代学习控制方法应用在空气舵负载模拟器加载系统中的控制发散问题,提出一种引导信号迭代学习控制方法。为提高和增强新方法的智能型和适应性,并具备更快的收敛速度,对新提出方法进行改进:对引导信号进行迭代学习的同时,也对控制参数进行学习,从而使得新控制方法具备双重学习能力。在系统每个迭代周期初始状态不一致的实际情况下,对新控制方法进行收敛特性的数学分析及证明,并最终给出收敛的充分条件。改进后的控制方法应用在空气舵负载模拟器加载系统仿真模型中进行验证,通过与传统迭代学习控制方法以及不带参数学习的控制方法进行对比,表明带参数学习的引导信号迭代学习控制方法具有更快的收敛速度和更好的控制效果。

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