迭代学习控制的抗非重复性干扰研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| ·迭代学习控制的原理 | 第10-12页 |
| ·迭代学习控制的研究现状 | 第12-19页 |
| ·经典迭代学习律 | 第12-13页 |
| ·迭代学习控制研究现状 | 第13-16页 |
| ·迭代学习控制存在的问题 | 第16-18页 |
| ·非重复性干扰的控制方法 | 第18-19页 |
| ·本文的研究背景 | 第19-20页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第20-22页 |
| 第2章 基于超级向量法的迭代域kalman滤波 | 第22-34页 |
| ·超级向量方法 | 第22-24页 |
| ·高阶超级向量法的稳定性分析 | 第24-28页 |
| ·高阶超级向量的渐进稳定性 | 第25-26页 |
| ·高阶超级向量的单调收敛性 | 第26-28页 |
| ·基于kalman滤波的迭代学习控制 | 第28-33页 |
| ·卡尔曼滤波器原理 | 第28-29页 |
| ·Kalman滤波分析的SV框架 | 第29-31页 |
| ·基于SV的Kalman滤波的收敛性分析 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于内模控制的迭代学习控制 | 第34-44页 |
| ·内模控制概述 | 第34-35页 |
| ·内模控制基本原理 | 第35-38页 |
| ·内模控制结构及其等价形式 | 第35-37页 |
| ·内模控制的主要性质 | 第37-38页 |
| ·迭代域内模控制器设计 | 第38-42页 |
| ·控制器设计 | 第39-41页 |
| ·控制器收敛性分析 | 第41-42页 |
| ·仿真研究 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于AIC-IMC的迭代学习控制 | 第44-53页 |
| ·自适应逆控制概述 | 第44-45页 |
| ·自适应逆控制的基本原理 | 第45-48页 |
| ·逆控制与传统控制的比较 | 第45-46页 |
| ·自适应逆控制的建模 | 第46-48页 |
| ·基于模型的自适应逆控制扰动消除 | 第48页 |
| ·AIC-IMC型的迭代学习控制器的设计 | 第48-51页 |
| ·控制器设计 | 第48-49页 |
| ·收敛性分析 | 第49-51页 |
| ·仿真研究 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 研究生履历 | 第59页 |
