| 摘要 | 第1-10页 |
| Abstract | 第10-12页 |
| 插图索引 | 第12-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-27页 |
| ·引言 | 第14-15页 |
| ·迭代学习控制的基本原理 | 第15-17页 |
| ·迭代学习控制的数学描述 | 第17页 |
| ·迭代学习控制的研究内容及研究现状 | 第17-19页 |
| ·迭代学习控制算法的研究现状 | 第19-25页 |
| ·PID 型迭代学习控制算法 | 第19-21页 |
| ·反馈-前馈迭代学习控制算法 | 第21-22页 |
| ·基于模型的迭代学习控制算法 | 第22页 |
| ·自适应迭代学习控制算法 | 第22-23页 |
| ·优化迭代学习控制算法 | 第23-25页 |
| ·本文的研究内容 | 第25页 |
| ·本文的章节安排 | 第25-27页 |
| 第2章 优化迭代学习控制算法 | 第27-39页 |
| ·优化迭代学习控制算法的发展历程 | 第27-31页 |
| ·梯度法在迭代学习控制算法中的应用 | 第27-28页 |
| ·控制量有柔性约束的迭代学习控制算法 | 第28-29页 |
| ·最速下降法在连续迭代学习控制系统中的应用 | 第29页 |
| ·Newton-Raphson 法在迭代学习控制中的应用 | 第29-30页 |
| ·有约束的优化与迭代学习控制的结合 | 第30-31页 |
| ·范数优化迭代学习控制（NOILC） | 第31-35页 |
| ·范数优化迭代学习控制算法的提出 | 第31-32页 |
| ·范数优化迭代学习控制算法的收敛性分析 | 第32-33页 |
| ·连续时间系统的因果实现 | 第33-34页 |
| ·离散时间系统的因果实现 | 第34-35页 |
| ·参数优化迭代学习控制算法（POILC） | 第35-38页 |
| ·参数优化迭代学习控制算法的提出 | 第35-36页 |
| ·反馈型参数优化迭代学习控制算法 | 第36-37页 |
| ·预测参数优化迭代学习控制算法 | 第37-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 第3章 PID 型快速参数优化迭代学习控制算法 | 第39-51页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·PID 型快速参数优化迭代学习控制算法 | 第39-42页 |
| ·PID 型快速POILC 算法的描述 | 第39-41页 |
| ·PID 型快速POILC 算法的实现 | 第41-42页 |
| ·PID 型快速POILC 算法的收敛性分析 | 第42-44页 |
| ·PID 型快速POILC 算法的性能分析 | 第44-45页 |
| ·PID 型快速POILC 算法仿真实例 | 第45-50页 |
| ·算法收敛速度对比仿真分析 | 第45-47页 |
| ·算法收敛性仿真分析 | 第47-49页 |
| ·算法参数仿真分析 | 第49-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第4章 基于基函数项的PID 型快速POILC 算法 | 第51-63页 |
| ·引言 | 第51-52页 |
| ·基于基函数项的PID 型快速POILC 算法 | 第52-55页 |
| ·基于基函数项的PID 型快速POILC 算法的描述 | 第52-53页 |
| ·基于基函数项的PID 型快速POILC 算法的实现 | 第53-55页 |
| ·基于基函数项的PID 型快速POILC 算法的收敛性分析 | 第55-57页 |
| ·基于基函数项的PID 型快速POILC 算法仿真分析 | 第57-62页 |
| ·算法收敛速度对比仿真分析 | 第57-59页 |
| ·算法收敛性仿真分析 | 第59-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 第5章 基于克隆选择算法的优化迭代学习控制 | 第63-76页 |
| ·引言 | 第63页 |
| ·克隆选择算法概述 | 第63-67页 |
| ·克隆选择原理 | 第63-65页 |
| ·克隆选择的基本特点 | 第65-66页 |
| ·克隆选择在优化中的应用 | 第66-67页 |
| ·基于克隆选择算法的优化迭代学习控制(CSA-ILC) | 第67-70页 |
| ·CSA-ILC 结构 | 第67-68页 |
| ·用于迭代学习控制的改进型克隆选择算法 | 第68-70页 |
| ·仿真分析 | 第70-74页 |
| ·输入有约束的线性非最小相位系统仿真分析 | 第70-73页 |
| ·饱和非线性工业控制系统仿真实例 | 第73-74页 |
| ·小结 | 第74-76页 |
| 第6章 具有模型自修正机制的优化迭代学习控制 | 第76-87页 |
| ·引言 | 第76-77页 |
| ·算法中的ILC 问题描述 | 第77-78页 |
| ·具有模型自修正机制的优化迭代学习控制 | 第78-80页 |
| ·具有模型自修正机制的 ILC 算法结构 | 第78-79页 |
| ·用于迭代学习控制的改进型克隆选择算法 | 第79-80页 |
| ·仿真分析 | 第80-86页 |
| ·输入有约束的线性非最小相系统仿真分析 | 第80-83页 |
| ·饱和非线性工业控制系统仿真实例 | 第83-86页 |
| ·小结 | 第86-87页 |
| 第7章 迭代学习控制算法在振动主动控制中的应用 | 第87-110页 |
| ·引言 | 第87-88页 |
| ·振动主动控制系统概述 | 第88-94页 |
| ·振动控制的基本概念 | 第88-90页 |
| ·振动主动控制的发展历史及研究现状 | 第90-91页 |
| ·振动主动控制系统结构 | 第91-92页 |
| ·振动主动控制的主要方法 | 第92-94页 |
| ·振动主动控制的优点 | 第94页 |
| ·“质量弹簧阻尼”系统（Mass Spring Damper System, MSD） | 第94-97页 |
| ·单自由度“质量弹簧阻尼”系统 | 第94-95页 |
| ·多自由度“质量弹簧阻尼”系统 | 第95-97页 |
| ·主动控制中ILC 问题的数学描述 | 第97-99页 |
| ·仿真分析 | 第99-108页 |
| ·不同类ILC 算法仿真分析 | 第99-105页 |
| ·POILC 算法收敛速度对比仿真分析 | 第105-108页 |
| ·小结 | 第108-110页 |
| 总结与展望 | 第110-112页 |
| 参考文献 | 第112-122页 |
| 致谢 | 第122-124页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第124页 |
