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分数阶非线性时滞系统的迭代学习控制及稳定性的中期报告
当前，对于复杂、非线性的时滞系统的控制问题一直是研究的热点之一。近年来，分数阶微积分在非线性系统与控制方面的应用不断受到关注。本研究旨在研究分数阶非线性时滞系统的迭代学习控制及其稳定性分析。
已完成的工作：
1.分析了分数阶微积分在非线性时滞系统控制中的应用
近年来，分数阶微积分在非线性系统与控制方面的应用不断被研究。其优点在于它对非线性系统的操作具有更强的灵活性和自适应性，并且具有更好的鲁棒性和控制性能。
2.分析了迭代学习控制算法的原理及应用
迭代学习控制算法是一种基于模型参考自适应控制方法的控制方法，其通过多次迭代更新神经网络的权值来实现控制目标。该方法在解决非线性、时变系统控制问题方面具有广泛的应用。
3.建立了分数阶非线性时滞系统的数学模型
在本研究中，我们建立了一个分数阶非线性时滞系统的数学模型，通过数学分析和仿真验证，证明了该模型的有效性和可行性。
4.研究了基于迭代学习控制的分数阶非线性时滞系统的控制方法
本研究针对分数阶非线性时滞系统，提出了一种基于迭代学习控制的控制方法，该方法通过迭代更新神经网络的权值，实现对系统的控制目标。
未完成的工作：
下一步我们将着手对基于迭代学习控制的分数阶非线性时滞系统的控制方法进行更深入的研究，并对其稳定性进行分析和验证。同时，我们还将对基于迭代学习控制的分数阶非线性时滞系统的控制方法进行仿真实验，验证其控制效果和性能。