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基于高阶内模的迭代学习控制及应用

致谢第1-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-12页
1 绪论第12-32页
   ·迭代学习控制的总体回顾第13-21页
     ·什么是迭代学习控制第13-15页
     ·迭代学习控制的发展沿革和现状第15-17页
     ·迭代学习控制理论研究中的若干重要问题第17-19页
     ·迭代学习控制与其他自动控制方法的关系第19-21页
   ·研究动机:ILC研究中的非严格重复问题第21-27页
     ·参考轨迹的非严格重复性第23-24页
     ·系统不确定参数的非严格重复性第24-25页
     ·迭代初态的非严格重复性第25-26页
     ·迭代系统中的其他非严格重复因素第26-27页
   ·内模原理第27-28页
   ·论文主要工作和组织结构第28-32页
     ·论文主要工作第28-30页
     ·论文结构安排第30-32页
2 连续时间非参数系统的高阶内模ILC第32-47页
   ·引言第32-33页
   ·系统描述和基本假设第33页
   ·非严格重复性:参考轨迹的高阶内模第33-35页
   ·基于高阶内模的迭代学习控制第35-41页
     ·控制算法设计第35-36页
     ·收敛性能分析第36-41页
   ·仿真研究第41-46页
   ·本章小结第46-47页
3 连续时间参数系统的高阶内模自适应ILC:一般设计第47-92页
   ·引言第47-49页
   ·问题描述和基本假设第49-50页
   ·非严格重复性:连续时变不确定参数的高阶内模第50-52页
   ·问题初探:两种基于二阶内模的自适应ILC算法的比较第52-67页
     ·阶的自适应ILC第54-61页
     ·平行自适应ILC第61-64页
     ·数值仿真第64-67页
   ·连续单时变参数系统的平行自适应ILC第67-76页
     ·平行格式的高阶内模自适应ILC算法设计第68-70页
     ·迭代初态重置条件下的收敛性分析第70-73页
     ·迭代初末态alignment条件下的收敛性分析第73-76页
   ·连续多时变参数系统的混合平行自适应ILC第76-88页
     ·问题描述第77页
     ·非严格重复性:多时变不确定参数和未知时变输入增益的混合高阶内模第77-79页
     ·混合平行格式的高阶内模自适应ILC算法设计第79-82页
     ·收敛性分析第82-88页
   ·仿真研究第88-91页
   ·本章小结第91-92页
4 连续时间参数系统的高阶内模自适应ILC:鲁棒设计第92-112页
   ·引言第92-94页
   ·问题描述和基本假设第94-95页
   ·非严格重复性:任意的有界输入输出扰动和任意的有界迭代初态第95-98页
     ·非严格重复的有界输入输出扰动第96-97页
     ·非严格重复的有界迭代初态第97-98页
   ·连续单时变参数系统的平行自适应ILC:鲁棒设计第98-105页
     ·平行自适应ILC算法的鲁棒设计第98-101页
     ·主要结论第101-105页
   ·仿真研究第105-111页
   ·本章小结第111-112页
5 离散时间参数系统的高阶内模自适应ILC第112-128页
   ·引言第112-113页
   ·问题描述和基本假设第113-114页
   ·离散时间系统中的非严格重复性第114-116页
     ·任意的有界参考轨迹第114-115页
     ·任意的有界迭代初态第115页
     ·离散时变不确定参数的高阶内模第115-116页
   ·基于最小二乘法的平行自适应ILC第116-120页
     ·控制器设计第117-118页
     ·收敛性分析第118-120页
   ·基于投影算法的平行自适应ILC第120-124页
     ·控制器设计第120-121页
     ·收敛性分析第121-124页
   ·仿真研究第124-127页
   ·本章小结第127-128页
6 空间自适应ILC在列车运行曲线跟踪控制中的应用第128-151页
   ·引言第128-129页
   ·列车运行的动力学模型第129-132页
   ·空间自适应ILC在列车运行速度曲线跟踪控制中的应用第132-137页
     ·问题描述第133页
     ·空间自适应ILC设计第133-134页
     ·收敛性分析第134-137页
   ·基于高阶内模的空间自适应ILC在列车运行时间曲线跟踪控制中的应用第137-145页
     ·问题描述第137-141页
     ·基于高阶内模的空间自适应ILC第141-145页
     ·主要结论第145页
   ·数值仿真研究第145-149页
   ·本章小结第149-151页
7 结论与展望第151-154页
   ·结论第151-152页
   ·有待于进一步研究的问题第152-154页
参考文献第154-165页
作者简历第165-168页
 教育经历第165页
 论文及科研第165-168页
学位论文数据集第168页

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