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迭代学习控制算法设计与优化研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第11-25页
    1.1 迭代学习控制基本原理第11-13页
    1.2 迭代学习控制与其控制方法的比较第13-16页
        1.2.1 与逆动力学控制的比较第14页
        1.2.2 与反馈控制的比较第14页
        1.2.3 与自适应控制的比较第14-15页
        1.2.4 与其它智能控制方法的比较第15-16页
    1.3 迭代学习控制主要研究内容第16-22页
        1.3.1 迭代学习算法设计第16-18页
        1.3.2 初值问题第18-19页
        1.3.3 鲁棒性与鲁棒迭代学习控制第19-20页
        1.3.4 基于性能的迭代学习控制第20-21页
        1.3.5 学习速度的优化第21页
        1.3.6 学习经验的利用第21-22页
        1.3.7 迭代学习控制的应用研究第22页
    1.4 本文主要工作第22-23页
    1.5 本文结构第23-25页
第二章 P型因果性迭代学习算法设计第25-40页
    2.1 引言第25页
    2.2 系统动力学因果性及迭代学习算法学习机理分析第25-29页
        2.2.1 连续系统因果性及PID迭代学习算法学习机理分析第25-27页
        2.2.2 离散系统因果性及PID迭代学习算法学习机理分析第27-28页
        2.2.3 其它一些迭代学习算法学习机理分析第28-29页
    2.3 线性离散系统P型因果性迭代学习算法设计第29-35页
        2.3.1 高阶差分形式线性离散系统新算法设计第29-33页
        2.3.2 一般形式线性离散系统新算法设计第33-35页
    2.4 仿真结果第35-37页
    2.5 结论第37-40页
第三章 二次型最优迭代学习算法设计第40-53页
    3.1 引言第40-41页
    3.2 确定系统二次型最优迭代学习算法设计第41-45页
        3.2.1 问题描述第41-42页
        3.2.2 最优迭代学习算法设计第42-43页
        3.2.3 稳定性及收敛性分析第43-45页
    3.3 不确定性系统最优迭代学习算法设计第45-50页
        3.3.1 输入矩阵未知系统最优迭代学习算法设计第45-48页
        3.3.2 一般模型不确定性系统最优迭代学习算法设计第48-50页
    3.4 仿真实例第50-52页
    3.5 结论第52-53页
第四章 基于LMI方法的保性能迭代学习算法设计第53-65页
    4.1 引言第53-54页
    4.2 问题描述第54-56页
    4.3 确定性系统最优迭代学习算法设计第56-57页
    4.4 不确定性系统保性能迭代学习算法设计第57-60页
    4.5 保性能迭代学习律的优化第60页
    4.6 仿真研究第60-64页
    4.7 结论第64-65页
第五章 不确定性机器人系统自适应鲁棒迭代学习控制第65-74页
    5.1 引言第65-66页
    5.2 问题描述第66页
    5.3 自适应鲁棒迭代学习控制第66-67页
    5.4 主要结论第67-71页
    5.5 仿真结果第71-73页
    5.6 结论第73-74页
第六章 受限柔性机器人臂鲁棒迭代学习控制第74-81页
    6.1 引言第74-75页
    6.2 受限柔性机器人臂动力学模型第75-76页
    6.3 柔性机器人鲁棒迭代学习控制第76-80页
    6.4 结论第80-81页
第七章 基于数据模型实现迭代学习控制输入初值的优化第81-89页
    7.1 引言第81页
    7.2 迭代学习控制输入初值与系统收敛性的关系第81-83页
    7.3 迭代学习控制输入初值的确定第83-86页
        7.3.1 “数据模型”的建立第83-84页
        7.3.2 相关性数据的提取第84页
        7.3.3 控制输入初值的确定第84-86页
    7.4 仿真实例及结果第86-87页
    7.5 结论第87-89页
第八章 结论与展望第89-91页
参考文献第91-96页
致谢第96-97页
攻读博士学位期间完成论文及科研情况第97-98页

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