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內(nèi)容簡介

　　迭代學習控制是80年代中期發(fā)展起來的一支位于更具體層次的學習控制理論分支。這種控制技術(shù)以非常簡單的方式和需要較少的先驗知識處理不確定程度相當高的動態(tài)系統(tǒng)，使得快速重復運動的被控對象實現(xiàn)給定期望軌跡的完全跟蹤。它是以工業(yè)機器人為背景提出的，已應用于數(shù)控加工、坐標測量、光盤驅(qū)動系統(tǒng)、化工間歇過程等工程領域。本書系統(tǒng)地介紹迭代學習控制的機理、方法和理論。從系統(tǒng)正則性、因果性的角度，闡述學習律的構(gòu)造方法。本書總結(jié)了迭代學習控制領域的最新研究成果，包括初始條件問題、2-D分析、迭代學習辨識。取材注重先進性和新穎性，力求反映其理論發(fā)展的主脈絡。內(nèi)容循序漸進，由淺入深。本書有助于工程技術(shù)人員和科學研究工作者熟悉這種新型的控制技術(shù)，也可作為高校自動控制類及其相關專業(yè)師生的教學參考書。

作者簡介

暫缺《迭代學習控制》作者簡介

圖書目錄

第一章迭代學習控制系統(tǒng)
1.1迭代學習控制系統(tǒng)概論
1.2迭代學習控制過程的表述
1.3簡單實例
第二章線性系統(tǒng)的迭代學習控制
2.1D型學習律
2.2PID型學習律
2.3正則線性系統(tǒng)的迭代學習控制
2.4非正則線性系統(tǒng)的迭代學習控制
2.5P型學習律
2.6最優(yōu)學習律
2.7基于脈沖響應的學習律
第三章非線性系統(tǒng)的迭代學習控制
3.1高階學習律
3.2濾波器型學習律
3.3模型算法學習律
3.4模型參考學習律
3.5非線性時滯系統(tǒng)的迭代學習控制
3.6非正則非線性系統(tǒng)的迭代學習控制
第四章魯棒迭代學習控制
4.1PID型遺忘因子學習律
4.2P型遺忘因子學習律
4.3選擇學習算法
4.4魯棒收斂性
4.5高增益反饋學習律
4.6反饋-前饋迭代學習控制
4.7非正則系統(tǒng)的反饋-前饋迭代學習控制
第五章任意固定初態(tài)下的迭代學習控制
5.1D型學習律的極限軌跡
5.2PD型學習律的極限軌跡
5.3帶有初始誤差修正的學習律
5.4其它形式的學習律
5.5非正則系統(tǒng)的迭代學習控制
5.6高階非匯則系統(tǒng)的迭代學習控制
第六章迭代學習控制系統(tǒng)的2.D分析
6.1ROesser模型
6.2正則線性離散系統(tǒng)的迭代學習控制
6.3非上則線性離散系統(tǒng)的迭代學習控制
6.4含初始修正的學習律
6.5線性時滯系統(tǒng)的迭代學習控制
第七章迭代學習辨識
7.1迭代學習辨識的表述
7.2系統(tǒng)初態(tài)已知時的迭代學習辨識
7.3魯棒迭代學習辨識
7.4系統(tǒng)初態(tài)未知時的迭代學習辨識
7.5外彈道氣動系數(shù)辨識
第八章迭代學習控制的回顧與展望
8.1研究現(xiàn)狀
8.2研究方向
附錄迭代學習控制理論的數(shù)學基礎
A.1Bellman-Gronwall引理
A.2差分不等式
A.3向量函數(shù)的微分中值定理
A.4向量與矩陣的范數(shù)
A.5范數(shù)
參考文獻