| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 迭代学习控制 | 第8-10页 |
| 1.1.1 迭代学习控制简介 | 第8-9页 |
| 1.1.2 最优迭代学习控制简介 | 第9-10页 |
| 1.2 数据驱动控制 | 第10-11页 |
| 1.3 基于数据的受限最优迭代学习控制 | 第11-12页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第12页 |
| 1.5 论文的结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 传统最优迭代学习控制及其受限问题 | 第14-19页 |
| 2.1 问题提出 | 第14-15页 |
| 2.2 受限最优迭代学习控制方法 | 第15-17页 |
| 2.2.1 输入受限的最优迭代学习控制方法 | 第15-16页 |
| 2.2.2 输出受限的最优迭代学习控制方法 | 第16-17页 |
| 2.2.3 输入输出受限的最优迭代学习控制方法 | 第17页 |
| 2.3 带有不确定参数的受限最优迭代学习控制方法 | 第17-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 基于Lifted技术的受限DDOILC方法 | 第19-36页 |
| 3.1 引言 | 第19页 |
| 3.2 问题描述 | 第19-22页 |
| 3.3 控制器设计 | 第22-24页 |
| 3.4 收敛性分析 | 第24-26页 |
| 3.5 仿真研究 | 第26-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于Non-lifted技术的受限DDOILC方法 | 第36-50页 |
| 4.1 问题描述 | 第36-39页 |
| 4.2 控制器设计 | 第39-40页 |
| 4.3 收敛性分析 | 第40-42页 |
| 4.4 仿真研究 | 第42-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 基于数据的受限最优迭代学习控制的多点跟踪问题 | 第50-64页 |
| 5.1 引言 | 第50页 |
| 5.2 问题描述 | 第50页 |
| 5.3 控制器设计 | 第50-52页 |
| 5.4 收敛性分析 | 第52-53页 |
| 5.5 仿真研究 | 第53-63页 |
| 5.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 结论 | 第64页 |
| 6.2 展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第72-73页 |
