Resumen

El control iterativo de aprendizaje es un algoritmo de control inteligente que imita el proceso de aprendizaje humano. Basado en este concepto, este trabajo discute el problema de control iterativo de aprendizaje para una clase de sistemas parabólicos lineales de parámetros distribuidos con coeficientes de incertidumbre. Se propone un algoritmo de control de aprendizaje iterativo con factor de olvido y se establecen las condiciones de convergencia del algoritmo. Combinando la teoría matricial con la teoría básica de los sistemas de parámetros distribuidos se obtiene una prueba rigurosa de la convergencia del algoritmo. Por último, utilizando el esquema de diferencias hacia delante de ecuaciones diferenciales parciales para resolver los problemas, se presentan los resultados de la simulación para ilustrar la viabilidad del algoritmo.

• Materias:Robótica Sistemas no lineales Modelo lineal Instrumentación automática Optimización de procesos
• Subjects:Robotics Nonlinear systems Linear model Automatic instrumentation Process optimization
• Palabras claves:algoritmo, sistemas de parámetros, algoritmo de control de aprendizaje iterativo, problema de control de aprendizaje iterativo, esquema de diferencias hacia delante, proceso de aprendizaje humano, algoritmo de control inteligente, ecuación diferencial parcial, prueba de convergencia rigurosa, teoría básica
• Keywords:algorithm, parameter systems, iterative learning control algorithm, iterative learning control problem, forward difference scheme, human learning process, intelligent control algorithm, partial differential equation, rigorous convergence proof, basic theory