迭代学习控制算法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·迭代学习控制研究内容与现状 | 第10-12页 |
| ·算法的稳定性和收敛性 | 第11页 |
| ·初始值 | 第11页 |
| ·鲁棒性 | 第11-12页 |
| ·学习速度 | 第12页 |
| ·本文研究的目的、内容与意义 | 第12-13页 |
| ·研究目的 | 第12页 |
| ·研究内容 | 第12-13页 |
| ·研究意义 | 第13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 迭代学习控制的基本理论 | 第14-22页 |
| ·迭代学习控制基本原理 | 第14-16页 |
| ·迭代学习控制基本描述 | 第14-15页 |
| ·迭代学习控制开闭环算法 | 第15-16页 |
| ·迭代学习控制过程的表述 | 第16-20页 |
| ·动力学特征的可重复性 | 第16-17页 |
| ·跟踪任务 | 第17页 |
| ·初始定位 | 第17-18页 |
| ·学习律 | 第18-19页 |
| ·停止条件 | 第19-20页 |
| ·干扰环境 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 基于向量图分析的迭代学习控制 | 第22-30页 |
| ·引言 | 第22-23页 |
| ·向量图分析与新算法 | 第23-25页 |
| ·新算法的收敛性分析 | 第25-26页 |
| ·数值仿真 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第四章 非线性系统的智能迭代学习控制 | 第30-40页 |
| ·引言 | 第30-33页 |
| ·模糊迭代学习控制 | 第31页 |
| ·基于神经网络的迭代学习控制 | 第31-33页 |
| ·带模糊因子的迭代学习控制 | 第33-36页 |
| ·算法原理 | 第33-35页 |
| ·模糊控制器设计 | 第35-36页 |
| ·数值仿真 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第五章 一类广义系统的迭代学习控制 | 第40-46页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·迭代学习控制新算法 | 第40-41页 |
| ·新算法的鲁棒性分析 | 第41-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第六章 基于向量图分析的离散系统迭代学习控制 | 第46-54页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·向量图分析与新算法 | 第46-49页 |
| ·新算法的收敛性分析 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 附录 | 第60-63页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
