Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
This paper deals with the iterative learning control (ILC) problem for uncertain time-delay systems (TDS). In order to ensure monotonic convergence of the ILC process, a sufficient condition is developed using an H∞-based framework. It shows that under this framework, the convergence condition is enabled to be delay-dependent and have a formulation in terms of linear matrix inequalities (LMIs). Moreover,...
This paper deals with the robust iterative learning control (ILC) for time-delay systems (TDS) with both model and delay uncertainties. An ILC algorithm with anticipation in time is considered, and a frequency-domain approach to its design is presented. It shows that a necessary and sufficient convergence condition can be provided in terms of three design parameters: the lead time, the learning gain,...
This paper deals with the robust iterative learning control (ILC) problem for time-delay systems (TDS) subject to matched parameter uncertainties. Based on two-dimensional (2-D) approach, a stability analysis of the ILC process is developed in the sense that the control error converges monotonically as a function of iteration. It shows that a sufficient condition for the ILC stability can be given...
In this paper, the problem of robust adaptive convergence for uncertain Cohen-Grossberg neural networks(CGNNs) with mixed delays is investigated. Using the Lyapunov method and employing a novel lemma, some delay-independent conditions are derived to ensure the state variables of the discussed robust system to converge, globally, uniformly, exponentially to a ball in the state space with a pre-specified...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.