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基于高阶内模的离散时间系统的迭代学习控制

致谢第5-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-9页
1 绪论第15-30页
    1.1 迭代学习控制理论及应用研究第15-19页
    1.2 迭代学习控制中的非严格重复问题第19-23页
    1.3 高阶内模第23-24页
    1.4 离散时间系统的迭代学习控制第24-25页
    1.5 多输入多输出系统的迭代学习控制问题第25-26页
    1.6 论文的选题出发点、主要工作和组织结构第26-30页
2 离散时间系统的高阶内模迭代学习控制:基于压缩映射第30-60页
    2.1 引言第30-31页
    2.2 线性时变系统的高阶内模迭代学习控制第31-39页
    2.3 非线性系统的高阶内模迭代学习控制:一般设计第39-51页
    2.4 非线性系统的高阶内模迭代学习控制:鲁棒设计第51-58页
    2.5 小结第58-60页
3 离散时间系统的高阶内模参数自适应迭代学习控制:基于最小二乘法第60-87页
    3.1 引言第60-62页
    3.2 带重复扰动的高阶内模自适应迭代学习控制律第62-69页
    3.3 带有未知控制增益及重复扰动的高阶内模自适应迭代学习控制第69-76页
    3.4 带有多个未知参数的高阶内模自适应迭代学习控制第76-85页
    3.5 小结第85-87页
4 高阶内模参数自适应迭代学习控制律:基于投影算法第87-101页
    4.1 引言第87-88页
    4.2 单时变参数系统的高阶内模自适应迭代学习控制律第88-94页
    4.3 带有多个未知参数的高阶内模自适应迭代学习律第94-98页
    4.4 小结第98-101页
5 多输入多输出系统的高阶内模参数自适应迭代学习控制第101-129页
    5.1 引言第101-102页
    5.2 基于最小二乘法的高阶内模参数自适应迭代学习控制律:一般设计第102-111页
    5.3 基于最小二乘法的高阶内模参数自适应迭代学习控制律:鲁棒设计第111-121页
    5.4 基于投影算法的高阶内模参数自适应迭代学习控制律第121-127页
    5.5 小结第127-129页
6 总结与展望第129-131页
    6.1 总结第129页
    6.2 展望第129-131页
参考文献第131-140页
作者简历第140-141页
发表文章目录第141页

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