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改进的迭代学习控制算法及其在列车运行控制应用中的几类问题研究

致谢第1-6页
中文摘要第6-7页
ABSTRACT第7-12页
1 绪论第12-24页
   ·引言第12-13页
   ·列车运行控制研究现状第13-15页
   ·迭代学习控制理论第15-20页
     ·传统迭代学习控制方法第15-16页
     ·反馈-前馈迭代学习控制方法第16-17页
     ·基于优化的迭代学习控制方法第17-19页
     ·迭代学习协调控制方法第19页
     ·带有约束的迭代学习控制方法第19-20页
   ·论文主要工作及结构安排第20-24页
     ·论文主要工作第20-21页
     ·论文结构安排第21-24页
2 基于反馈-前馈迭代学习的列车运行曲线跟踪控制方法第24-42页
   ·引言第24-25页
   ·列车运行系统描述及基本假设第25-28页
     ·列车运行动力学模型及其离散化第25-27页
     ·牵引/制动力约束及外部随机扰动第27页
     ·列车运行系统基本假设第27-28页
   ·基于反馈-前馈迭代学习的列车运行曲线跟踪控制方法第28-36页
     ·系统无输入约束及不含外部随机扰动的情况第29-32页
     ·系统存在输入约束及外部随机扰动的情况第32-36页
   ·仿真研究第36-41页
     ·仿真环境设置第36-38页
     ·系统无输入约束及不含外部随机扰动的情况第38-40页
     ·系统存在输入约束及外部随机扰动的情况第40-41页
   ·本章小结第41-42页
3 范数最优迭代学习控制及其在列车运行曲线跟踪中的应用第42-76页
   ·引言第42-43页
   ·线性系统的范数最优迭代学习控制算法设计第43-45页
     ·系统描述第43-44页
     ·算法设计第44-45页
   ·线性系统的范数最优迭代学习控制算法性质研究第45-59页
     ·标称收敛性第46-50页
     ·鲁棒收敛性第50-54页
     ·收敛速度第54-55页
     ·控制性能第55-57页
     ·计算复杂度第57-58页
     ·控制器参数选取指导第58-59页
   ·非线性系统的范数最优迭代学习控制方法第59-65页
     ·算法设计第59-61页
     ·性质研究第61-65页
   ·仿真及实验研究第65-74页
     ·伺服电机控制系统实验第65-70页
       ·标称收敛性第66页
       ·鲁棒收敛性第66-69页
       ·计算复杂度第69-70页
     ·列车运行控制系统仿真第70-74页
   ·本章小结第74-76页
4 迭代学习协调控制及其在多列车运行曲线协调跟踪中的应用第76-104页
   ·引言第76-77页
   ·线性时变系统范数最优迭代学习协调控制方法第77-84页
     ·系统描述第77-79页
     ·算法设计第79-81页
     ·性质研究第81-84页
   ·控制输入仿射非线性系统范数最优迭代学习协调控制方法第84-88页
     ·系统描述第84-85页
     ·算法设计第85-87页
     ·收敛性研究第87-88页
   ·仿真及实验研究第88-102页
     ·Roll-to-Roll控制系统实验第89-93页
     ·列车运行控制系统仿真研究第93-102页
   ·本章小结第102-104页
5 列车运行曲线跟踪控制中的超速防护和追踪防撞问题研究第104-126页
   ·引言第104-105页
   ·带有超速防护的迭代学习列车运行曲线跟踪控制方法第105-110页
     ·算法设计第105-106页
     ·收敛性研究第106-110页
   ·带有追踪防撞的迭代学习多列车运行曲线协调跟踪方法第110-117页
     ·算法设计第110-111页
     ·收敛性研究第111-117页
   ·仿真研究第117-124页
     ·带有超速防护的迭代学习列车运行曲线跟踪控制方法第117-121页
     ·带有追踪防撞的迭代学习多列车运行曲线跟踪协调控制方法第121-124页
   ·本章小结第124-126页
6 结论与展望第126-130页
   ·结论第126-127页
   ·有待进一步研究的问题第127-130页
参考文献第130-136页
附录A第136-139页
附录B第139-142页
作者简历第142-146页
学位论文数据集第146页

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