Resumen

Se aplica un esquema robusto de control iterativo de aprendizaje (ILC) basado en aprendizaje paramétrico a los sistemas lineales de múltiples entradas y múltiples salidas (MIMO) con retardo variable en el tiempo. Las condiciones de convergencia se derivan mediante los enfoques H∞ y de desigualdad matricial lineal (LMI), y también se analiza la velocidad de convergencia. Se aplica una estrategia de identificación práctica para optimizar las leyes de aprendizaje y mejorar la robustez y el rendimiento del sistema de control. Se ilustran simulaciones numéricas para validar los conceptos anteriores.

• Materias:Robótica Sistemas no lineales Modelo lineal Instrumentación automática Optimización de procesos
• Subjects:Robotics Nonlinear systems Linear model Automatic instrumentation Process optimization
• Palabras claves:control robusto iterativo de aprendizaje, desigualdad matricial lineal, estrategia práctica de identificación, simulaciones numéricas, conceptos anteriores, sistema de control, condiciones de convergencia, velocidad de convergencia, leyes de aprendizaje, sistemas lineales
• Keywords:robust iterative learning control, linear matrix inequality, practical identification strategy, numerical simulations, above concepts, control system, convergence conditions, convergence speed, learning laws, linear systems