非线性参数化系统的自适应迭代学习控制
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-24页 |
| ·迭代学习控制介绍 | 第9-16页 |
| ·迭代学习控制描述 | 第9-10页 |
| ·迭代学习控制设计方式 | 第10-12页 |
| ·简单的迭代学习控制方法举例 | 第12-15页 |
| ·迭代学习控制一般描述 | 第15-16页 |
| ·迭代学习控制研究内容及现状 | 第16-19页 |
| ·学习律 | 第16-17页 |
| ·收敛性及鲁棒性 | 第17页 |
| ·收敛速度及 ILC 分析方法 | 第17-18页 |
| ·ILC 初值问题 | 第18页 |
| ·ILC 的发展与应用研究 | 第18-19页 |
| ·自适应迭代学习控制简介 | 第19-21页 |
| ·自适应 ILC 存在的问题 | 第21页 |
| ·选题来源与主要研究内容 | 第21-22页 |
| ·文章结构安排 | 第22-24页 |
| 第二章 自适应 ILC 方法简介 | 第24-32页 |
| ·连续时间系统的AILC | 第25-28页 |
| ·自适应控制设计方法 | 第25-26页 |
| ·自适应ILC 设计 | 第26-28页 |
| ·离散时间系统的AILC | 第28-31页 |
| ·基于最小二乘算法的AILC | 第28-30页 |
| ·基于投影算法的AILC | 第30-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于死区设计的自适应迭代学习控制 | 第32-42页 |
| ·问题描述与基本性质 | 第32-34页 |
| ·问题描述 | 第32-33页 |
| ·定义与性质 | 第33-34页 |
| ·控制器设计 | 第34-35页 |
| ·鲁棒性分析 | 第35-39页 |
| ·参数估计值的有界性 | 第35-37页 |
| ·系统的稳定性 | 第37-39页 |
| ·仿真与结论 | 第39-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第四章 多模型自适应迭代学习控制 | 第42-49页 |
| ·系统描述 | 第43页 |
| ·辨识模型及控制器设计 | 第43-44页 |
| ·性能判据和切换律 | 第44-45页 |
| ·收敛性和稳定性分析 | 第45-46页 |
| ·仿真研究 | 第46-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第五章 基于神经网络的无模型自适应 ILC 方法 | 第49-59页 |
| ·无模型自适应控制理论发展现状 | 第49-50页 |
| ·无模型自适应迭代学习控制描述 | 第50-53页 |
| ·动态线性化 | 第50-51页 |
| ·无模型自适应迭代学习控制 | 第51-53页 |
| ·基于BP 算法的无模型AILC | 第53-57页 |
| ·问题描述 | 第53-55页 |
| ·算法实现 | 第55-57页 |
| ·仿真研究 | 第57-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第六章 结论与展望 | 第59-61页 |
| ·结论 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第67-68页 |
