| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-14页 |
| 1 绪论 | 第14-43页 |
| ·迭代学习控制的提出和研究意义 | 第14-16页 |
| ·迭代学习控制问题描述 | 第16-18页 |
| ·迭代学习控制过程原理 | 第16-17页 |
| ·迭代学习控制流程 | 第17-18页 |
| ·迭代学习控制研究现状 | 第18-42页 |
| ·PID型迭代学习控制学习律及其高阶算法 | 第18-22页 |
| ·迭代学习控制的初值问题 | 第22-25页 |
| ·迭代学习控制的2D分析法 | 第25-28页 |
| ·优化迭代学习控制 | 第28-35页 |
| ·非线性系统的迭代学习控制算法 | 第35-38页 |
| ·迭代学习控制的鲁棒性问题 | 第38-42页 |
| ·本文主要研究内容 | 第42-43页 |
| 2 高阶参数优化迭代学习控制算法 | 第43-55页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·时变参数优化迭代学习控制算法 | 第44-48页 |
| ·高阶算法 | 第48-51页 |
| ·仿真实例 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 3 基于奇异值分解的PID型参数优化迭代学习控制算法 | 第55-65页 |
| ·引言 | 第55-56页 |
| ·问题描述 | 第56-57页 |
| ·算法介绍 | 第57-59页 |
| ·奇异值分解法 | 第59-60页 |
| ·仿真分析 | 第60-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 4 基于拟Broyden法的非线性系统参数优化迭代学习控制 | 第65-78页 |
| ·引言 | 第65-66页 |
| ·问题描述 | 第66-67页 |
| ·基于牛顿法的迭代学习控制简介 | 第67-69页 |
| ·基于拟Broyden法的参数优化迭代学习控制 | 第69-74页 |
| ·算法实施 | 第74-75页 |
| ·仿真分析 | 第75-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 5 基于改进牛顿法的非线性间歇反应过程终端迭代学习控制 | 第78-90页 |
| ·引言 | 第78-79页 |
| ·问题描述 | 第79-80页 |
| ·改进的牛顿迭代学习控制算法介绍 | 第80-86页 |
| ·仿真实例 | 第86-89页 |
| ·本章小结 | 第89-90页 |
| 6 基于范数优化的一类不确定非线性系统鲁棒迭代学习控制 | 第90-102页 |
| ·引言 | 第90-91页 |
| ·问题描述 | 第91-92页 |
| ·无扰动情况下的收敛性分析 | 第92-94页 |
| ·范数优化的遗传算法实现 | 第94-96页 |
| ·遗传算法简介 | 第94-95页 |
| ·基于遗传算法的范数优化迭代学习控制算法 | 第95-96页 |
| ·范数优化算法在扰动存在情况下的鲁棒性分析 | 第96-98页 |
| ·仿真实例 | 第98-101页 |
| ·本章小结 | 第101-102页 |
| 7 一种非线性离散系统鲁棒迭代学习控制方法 | 第102-109页 |
| ·引言 | 第102页 |
| ·离散非线性系统的鲁棒迭代学习控制算法 | 第102-106页 |
| ·仿真分析 | 第106-108页 |
| ·本章小结 | 第108-109页 |
| 8 结论与展望 | 第109-112页 |
| ·结论 | 第109-110页 |
| ·创新点摘要 | 第110页 |
| ·展望 | 第110-112页 |
| 参考文献 | 第112-122页 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第122-123页 |
| 致谢 | 第123-124页 |
| 作者简介 | 第124-125页 |
