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基于迭代域的迭代学习控制方法的研究的中期报告
介绍：
本研究基于迭代域的迭代学习控制方法，旨在解决动态不确定性下复杂系统的控制问题。在前期研究中，我们提出了一个基于模型参考自适应控制器的迭代学习控制框架，并通过仿真实验进行了验证。本篇中期报告主要介绍我们在实验中遇到的一些问题和改进措施，以及更新的研究进展。
问题探讨：
在仿真实验中，我们发现控制器存在过学习问题，即在学习过程中控制器只考虑了当前状态而忽略了系统的历史状态，导致控制性能下降。另外，模型参考自适应控制器的设计需要非常准确的系统模型，在实际应用中很难满足这个条件。
改进措施：
为了解决上述问题，我们提出了以下改进措施：
1.引入历史信息：我们将上一时刻和当前时刻的状态拼接起来，作为控制器的输入，这样控制器就会考虑到系统的历史状态信息，有效避免过学习问题。
2.引入迭代域：我们利用迭代技术将非线性控制问题转化为线性控制问题，并通过迭代反复求解线性问题来获得较好的控制效果。这样就可以从某种程度上解决了模型不准确的问题。
更新进展：
通过对改进措施的验证，我们发现使用历史信息可以明显提高控制性能，而引入迭代域后，控制器的鲁棒性也得到了显著提升。此外，我们还在进行实验，探究如何进一步优化控制器的性能。
结论：
本研究提出了基于迭代域的迭代学习控制方法，并通过改进措施解决了过学习问题和系统模型不准确的问题。通过实验验证，我们发现这个方法可以获得较好的控制效果和鲁棒性。在未来的研究中，我们将进一步优化控制器的性能，以应用到更广泛的控制问题中。