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数据驱动无模型自适应控制与学习控制的鲁棒性问题研究

致谢第1-6页
中文摘要第6-8页
ABSTRACT第8-13页
1 绪论第13-33页
   ·引言第13页
   ·数据驱动控制理论第13-19页
     ·无模型自适应控制第14-15页
     ·迭代学习控制第15-16页
     ·迭代反馈整定第16-18页
     ·虚拟参考反馈整定第18-19页
     ·去伪控制第19页
   ·数据驱动控制算法的鲁棒性第19-21页
   ·控制系统的扰动第21-24页
     ·测量扰动第21-23页
     ·负载扰动第23-24页
   ·控制系统的数据丢失第24-29页
     ·存在数据丢失的系统辨识与参数估计第24-25页
     ·存在数据丢失的控制系统稳定性分析第25-27页
     ·存在数据丢失的控制器设计第27页
     ·存在数据丢失的滤波器设计第27-28页
     ·数据丢失补偿算法第28-29页
   ·论文主要工作及组织结构第29-33页
     ·论文主要工作第29-30页
     ·论文结构安排第30-33页
2 无模型自适应控制扰动作用分析第33-55页
   ·引言第33-34页
   ·基于紧格式线性化方法的无模型自适应控制第34-42页
     ·SISO非线性离散时间系统第34-39页
     ·MISO非线性离散时间系统第39-42页
   ·无模型自适应控制扰动作用分析第42-54页
     ·问题描述第42-43页
     ·鲁棒收敛性第43-46页
     ·测量扰动作用分析第46-47页
     ·负载扰动作用分析第47-50页
     ·仿真研究第50-54页
   ·本章小结第54-55页
3 扰动抑制无模型自适应控制算法第55-87页
   ·引言第55-56页
   ·带有衰减因子的无模型自适应控制第56-64页
     ·算法描述第56页
     ·收敛性分析第56-61页
     ·仿真研究第61-64页
   ·带有滤波器的无模型自适应控制第64-73页
     ·算法描述第65页
     ·收敛性分析第65-68页
     ·仿真研究第68-73页
   ·带有控制死区的无模型自适应控制第73-77页
     ·算法描述第74页
     ·收敛性分析第74-75页
     ·仿真研究第75-77页
   ·带有扰动补偿的无模型自适应控制第77-85页
     ·控制器设计第78-80页
     ·基于神经网络的扰动估计器第80-82页
     ·仿真研究第82-85页
   ·本章小结第85-87页
4 存在数据丢失的无模型自适应控制第87-109页
   ·引言第87-88页
   ·存在数据丢失的MFAC算法第88-100页
     ·问题描述第88-89页
     ·收敛性分析第89-92页
     ·数据丢失对算法的影响第92-93页
     ·MISO非线性离散时间系统第93-96页
     ·仿真研究第96-100页
   ·带有丢失数据补偿的无模型自适应控制算法第100-108页
     ·算法描述第100页
     ·收敛性分析第100-102页
     ·仿真研究第102-108页
   ·本章小结第108-109页
5 存在数据丢失的迭代学习控制第109-137页
   ·引言第109-110页
   ·存在数据丢失的一阶迭代学习算法第110-120页
     ·问题描述第110-112页
     ·收敛性分析第112-114页
     ·仿真研究第114-120页
   ·存在数据丢失的高阶迭代学习算法第120-125页
     ·问题描述第120-121页
     ·收敛性分析第121-123页
     ·仿真研究第123-125页
   ·存在数据丢失的H_∞迭代学习控制器设计第125-136页
     ·问题描述第125-128页
     ·控制器设计与主要结果第128-133页
     ·仿真研究第133-136页
   ·本章小结第136-137页
6 结论与展望第137-139页
   ·结论第137-138页
   ·有待进一步研究的问题第138-139页
参考文献第139-153页
作者简历第153-156页
 教育经历第153页
 论文及科研第153-156页
学位论文数据集第156页

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