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广义系统的迭代学习控制器的设计与应用

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 研究背景第11-13页
        1.1.1 迭代学习控制的研究背景第11-12页
        1.1.2 广义系统的研究背景第12-13页
    1.2 国内外研究状况第13-18页
        1.2.1 迭代学习控制的研究状况第13-16页
        1.2.2 广义系统的研究状况第16页
        1.2.3 广义系统ILC的研究状况第16-18页
    1.3 本文的研究意义和内容安排第18-19页
第二章 控制器设计的基础第19-23页
    2.1 控制器设计的数学基础第19-20页
        2.1.1 离散时间向量函数定义及其性质第19页
        2.1.2 相关引理第19-20页
    2.2 控制器的设计描述第20-22页
        2.2.1 控制输入状态初始化第21页
        2.2.2 设定迭代初值和更新输入状态第21-22页
        2.2.3 迭代结束条件第22页
        2.2.4 绘制仿真图第22页
    2.3 本章小结第22-23页
第三章 离散广义系统的ILC算法第23-38页
    3.1 离散广义系统的描述第23-24页
    3.2 初态学习下的ILC算法第24-27页
        3.2.1 学习律及其收敛条件第24-25页
        3.2.2 收敛性分析第25-27页
    3.3 初态有界扰动下的ILC算法第27-31页
        3.3.1 学习律及其收敛条件第27-28页
        3.3.2 收敛性分析第28-31页
    3.4 算法的数值仿真第31-37页
        3.4.1 初态学习下算法的仿真第31-33页
        3.4.2 初态有界扰动下算法的仿真第33-36页
        3.4.3 算法的比较第36-37页
    3.5 本章小结第37-38页
第四章 固定初值下广义系统的ILC第38-50页
    4.1 连续广义系统的描述第38页
    4.2 固定初值下的ILC算法第38-42页
        4.2.1 学习律及收敛条件第38-39页
        4.2.2 收敛性分析第39-42页
    4.3 极限信号的修正策略第42-46页
        4.3.1 学习律及收敛条件第42-43页
        4.3.2 收敛性分析第43-46页
    4.4 算法的仿真研究第46-49页
    4.5 两种算法的一些问题说明第49页
    4.6 本章小结第49-50页
第五章 初态学习下广义系统的ILC第50-65页
    5.1 连续广义系统的描述第50-51页
    5.2 初态学习下的PD型算法第51-54页
        5.2.1 学习律及其收敛条件第51页
        5.2.2 收敛性分析第51-54页
    5.3 带指数变增益的D型算法第54-57页
        5.3.1 学习律及其收敛条件第54页
        5.3.2 收敛性分析第54-57页
    5.4 带指数变增益的PD型算法第57-58页
    5.5 算法的数值仿真第58-64页
        5.5.1 PD型算法的数值仿真第58-60页
        5.5.2 带指数变增益D型算法的数值仿真第60-62页
        5.5.3 带指数变增益PD型算法的数值仿真第62-63页
        5.5.4 算法的比较第63-64页
    5.6 本章小结第64-65页
第六章 ILC在广义系统上的应用第65-76页
    6.1 控制系统分析与建模第65-66页
    6.2 迭代学习控制器的设计第66-74页
        6.2.1 固定初值下PD型学习律及仿真第67-69页
        6.2.2 初态学习下D型学习律及仿真第69-70页
        6.2.3 指数变增益D型学习律及仿真第70-71页
        6.2.4 初态学习下PD型学习律及仿真第71-73页
        6.2.5 指数变增益PD型学习律及仿真第73-74页
    6.3 算法对控制系统的影响第74-75页
    6.4 本章小结第75-76页
结论与展望第76-78页
参考文献第78-83页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第83-84页
致谢第84-85页
附件第85页

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