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摘要
针对高空台空气起动系统存在非线性、强耦合性、大延迟、不确定性等问题，提出了一种基于Smith估计的高空台空气起动系统无模型自适应迭代学习控制算法。首先，利用Smith估计器，估计和补偿系统延迟误差；其次，基于系统输入和输出数据，获得高空台空气起动系统的动态线性化数据模型；最后，提出高空台空气起动系统的无模型自适应迭代学习控制方法，通过不断更新每轮的控制器，实现系统的快速精准调节。仿真结果表明，随着迭代次数的增加，所提出方法能减小系统跟踪误差，修正系统输出跟踪轨迹。同时，相较于单纯的无模型自适应迭代学习控制算法，加入Smith估计器补偿延迟后，系统动态性能可得到显著改善，验证了所提算法的可行性和有效性。
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单位沈阳航空航天大学; 自动化学院
