| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 问题提出与研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 迭代学习控制理论综述 | 第10-18页 |
| 1.2.1 传统迭代学习控制方法 | 第10-12页 |
| 1.2.2 优化迭代学习控制方法 | 第12-14页 |
| 1.2.3 基于2-D系统理论的迭代学习控制方法 | 第14-17页 |
| 1.2.4 自适应迭代学习控制方法 | 第17-18页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第18-19页 |
| 第二章 基于界实引理的鲁棒单调收敛迭代学习控制 | 第19-34页 |
| 2.1 引言 | 第19-20页 |
| 2.2 预备知识 | 第20页 |
| 2.3 问题描述 | 第20-21页 |
| 2.4 收敛性分析 | 第21-28页 |
| 2.5 仿真实例 | 第28-33页 |
| 2.6 小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于广义KYP引理的有限频率单调收敛迭代学习控制 | 第34-49页 |
| 3.1 引言 | 第34页 |
| 3.2 问题描述 | 第34-36页 |
| 3.3 收敛性分析 | 第36-44页 |
| 3.3.1 零相对度 | 第37-42页 |
| 3.3.2 高阶相对度 | 第42-44页 |
| 3.4 仿真实例 | 第44-48页 |
| 3.5 小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于线性重复过程的鲁棒容错迭代学习控制 | 第49-74页 |
| 4.1 引言 | 第49-50页 |
| 4.2 问题描述 | 第50页 |
| 4.3 基于常参数Lyapunov函数的鲁棒容错迭代学习控制 | 第50-61页 |
| 4.3.1 收敛性分析 | 第52-56页 |
| 4.3.2 仿真实例 | 第56-61页 |
| 4.4 基于参数依赖Lyapunov函数的鲁棒容错迭代学习控制 | 第61-73页 |
| 4.4.1 收敛性分析 | 第62-66页 |
| 4.4.2 仿真实例 | 第66-73页 |
| 4.5 小结 | 第73-74页 |
| 第五章 基于二阶滑模技术的鲁棒自适应迭代学习控制 | 第74-85页 |
| 5.1 引言 | 第74页 |
| 5.2 问题描述 | 第74-76页 |
| 5.3 收敛性分析 | 第76-80页 |
| 5.4 仿真实例 | 第80-84页 |
| 5.5 小结 | 第84-85页 |
| 第六章 基于遗忘因子最小二乘的自适应迭代学习控制 | 第85-91页 |
| 6.1 引言 | 第85页 |
| 6.2 问题描述 | 第85-86页 |
| 6.3 收敛性分析 | 第86-88页 |
| 6.4 仿真实例 | 第88-90页 |
| 6.5 小结 | 第90-91页 |
| 第七章 结论与展望 | 第91-93页 |
| 7.1 结论 | 第91-92页 |
| 7.2 展望 | 第92-93页 |
| 致谢 | 第93-94页 |
| 参考文献 | 第94-104页 |
| 附录：作者在攻读博士学位期间发表的论文 | 第104页 |
