| 致谢 | 第5-6页 |
| 中文摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第12-28页 |
| 1.1 引言 | 第12-14页 |
| 1.2 迭代学习控制 | 第14-19页 |
| 1.2.1 什么是迭代学习控制 | 第14-15页 |
| 1.2.2 迭代学习控制的研究现状 | 第15-19页 |
| 1.3 迭代学习辨识 | 第19-20页 |
| 1.3.1 什么是迭代学习辨识 | 第19-20页 |
| 1.3.2 迭代学习辨识的研究现状 | 第20页 |
| 1.4 高速列车运行控制 | 第20-22页 |
| 1.4.1 高速列车运行曲线的跟踪控制 | 第20-21页 |
| 1.4.2 高速列车动力学模型的参数辨识 | 第21-22页 |
| 1.5 研究动机 | 第22-25页 |
| 1.6 主要工作及结构安排 | 第25-28页 |
| 1.6.1 论文主要工作 | 第25-27页 |
| 1.6.2 论文结构安排 | 第27-28页 |
| 2 受限仿射重复运行非线性系统的自适应迭代学习控制 | 第28-64页 |
| 2.1 引言 | 第28-29页 |
| 2.2 含参数不确定性的自适应迭代学习控制 | 第29-42页 |
| 2.2.1 问题描述 | 第29-30页 |
| 2.2.2 控制算法设计 | 第30-32页 |
| 2.2.3 收敛性分析 | 第32-42页 |
| 2.3 含非参数不确定性的自适应迭代学习控制 | 第42-49页 |
| 2.3.1 问题描述 | 第42-43页 |
| 2.3.2 控制算法设计 | 第43-44页 |
| 2.3.3 收敛性分析 | 第44-49页 |
| 2.4 高速列车运行系统仿真研究 | 第49-63页 |
| 2.4.1 连续时间高速列车运行动力学模型 | 第49-53页 |
| 2.4.2 含参数不确定性的自适应迭代学习控制仿真研究 | 第53-58页 |
| 2.4.3 含非参数不确定性的自适应迭代学习控制仿真研究 | 第58-63页 |
| 2.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 3 非仿射重复运行非线性系统的数据驱动预测迭代学习控制 | 第64-90页 |
| 3.1 引言 | 第64-65页 |
| 3.2 控制系统迭代轴动态线性化 | 第65-67页 |
| 3.3 无约束的数据驱动预测迭代学习控制 | 第67-75页 |
| 3.3.1 控制算法设计 | 第67-70页 |
| 3.3.2 收敛性分析 | 第70-75页 |
| 3.4 带约束的数据驱动预测迭代学习控制 | 第75-80页 |
| 3.4.1 控制算法设计 | 第75-76页 |
| 3.4.2 收敛性分析 | 第76-80页 |
| 3.5 仿真研究 | 第80-88页 |
| 3.5.1 无约束的数据驱动预测迭代学习控制仿真研究 | 第80-88页 |
| 3.5.2 带约束的数据驱动预测迭代学习控制仿真研究 | 第88页 |
| 3.6 本章小结 | 第88-90页 |
| 4 高速列车运行系统的同时迭代学习控制与动态建模 | 第90-120页 |
| 4.1 引言 | 第90-91页 |
| 4.2 离散时间高速列车运行动力学模型 | 第91-93页 |
| 4.3 基于D-型ILC动态建模及模最优ILC | 第93-103页 |
| 4.3.1 控制算法设计 | 第93-97页 |
| 4.3.2 收敛性分析 | 第97-103页 |
| 4.4 基于P-型ILC动态建模及模最优ILC | 第103-109页 |
| 4.4.1 控制算法设计 | 第103-105页 |
| 4.4.2 收敛性分析 | 第105-109页 |
| 4.5 高速列车运行系统仿真研究 | 第109-113页 |
| 4.5.1 基于D-型ILC动态建模及模最优ILC仿真研究 | 第109-111页 |
| 4.5.2 基于P-型ILC动态建模及模最优ILC仿真研究 | 第111-113页 |
| 4.6 直线电机控制系统实验研究 | 第113-118页 |
| 4.7 本章小结 | 第118-120页 |
| 5 结论与展望 | 第120-122页 |
| 5.1 结论 | 第120-121页 |
| 5.2 有待进一步研究的问题 | 第121-122页 |
| 参考文献 | 第122-134页 |
| 作者简历 | 第134-136页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第136-140页 |
| 学位论文数据集 | 第140页 |
