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不确定时滞系统的PD型迭代学习控制算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对不确定时滞系统,在网络时滞范围已知情况下,采用改进PD型迭代学习控制算法补偿网络时滞.在初态是严格重复时,给出这类系统的极限轨迹和迭代输出收敛于该极限轨迹的充分条件.并与P型迭代学习控制算法进行比较.仿真结果表明改进后的PD型迭代学习控制算法能够有效地补偿此类时滞.当网络时滞范围变窄时,能够更加精确跟踪极限轨迹.在相同迭代次数情况下,PD型迭代学习控制算法比P型迭代学习控制算法能更快收敛于极限轨迹. 相似文献
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在"云计算、大数据、物联网、移动支付、生物识别、区块链"等新技术的支撑下,通过扁平化管理模式,整合线上、线下资源,对票务流程进行重构,衍生一系列"互联网+"智能终端设备.通过对终端设备技术发展现状的阐述,国内轨道交通AFC终端设备已经通过技术迭代升级,实现购票方式、过闸方式、乘客服务方式的转变,完成传统设备向智能化设备... 相似文献
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