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針對一類線性正則系統，傳統迭代學習控制算法收斂速度較低的問題，設計了一種快速迭代學習控制算法。該算法在傳統P型迭代學習控制算法基礎上，增加了由相鄰兩次迭代時跟蹤誤差構成的上一次差分信號和當前差分信號，并在Lebesgue-p范數度量意義下，利用卷積推廣的Young不等式嚴格證明了，當迭代次數趨于無窮大時，系統的跟蹤誤差收斂于零，并給出了算法的收斂條件。該算法與傳統P型迭代學習控制算法相比，不僅提高了收斂速度，而且還避免了采用λ范數度量跟蹤誤差的缺陷，最后通過仿真結果進一步驗證了所提算法的有效性。
迭代學習控制算法與神經網絡和自適應控制等其他學習類算法不同，迭代學習控制是針對在有限時間區間上具有重復運行特性的被控系統，利用系統存儲的跟蹤誤差對控制輸入進行逐次修正，從而實現完全跟蹤期望軌跡的目的。由于不需要精確模型信息便可以設計迭代學習控制器，且結構簡單等優點，因此迭代學習控制。自提出以來，無論是在理論研究方面還是在實際應用中都取得了大量研究成果。
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