| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 迭代学习控制的原理及算法描述 | 第11-15页 |
| 1.2.1 迭代学习控制的基本原理阐述 | 第11-13页 |
| 1.2.2 迭代学习控制的数学描述 | 第13-15页 |
| 1.2.3 经典的迭代学习律 | 第15页 |
| 1.3 迭代学习控制研究现状和存在的问题 | 第15-18页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第18-20页 |
| 第2章 基于内模原理的离散重复过程的控制器设计 | 第20-31页 |
| 2.1 离散重复过程介绍 | 第20-21页 |
| 2.2 基于超级向量的离散重复过程 | 第21-24页 |
| 2.2.1 超级向量法 | 第21-23页 |
| 2.2.2 离散重复过程的表示形式 | 第23-24页 |
| 2.3 离散重复过程的闭环过程 | 第24-28页 |
| 2.3.1 反馈控制器的设计 | 第24-26页 |
| 2.3.2 反馈控制器稳定性和跟踪性能的分析 | 第26-28页 |
| 2.4 仿真 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于自适应前馈补偿的迭代学习控制 | 第31-48页 |
| 3.1 基于非重复因素的ILC的结构图 | 第31-33页 |
| 3.2 ILC问题的简述 | 第33-40页 |
| 3.2.1 基于迭代域的内模原理 | 第34-36页 |
| 3.2.2 利用内模原理抑制非重复性扰动 | 第36-37页 |
| 3.2.3 仿真研究 | 第37-40页 |
| 3.3 迭代域自适应前馈补偿 | 第40-47页 |
| 3.3.1 自适应前馈补偿的思想 | 第40-41页 |
| 3.3.2 自适应前馈控制器的设计以及收敛性 | 第41-43页 |
| 3.3.3 仿真结果 | 第43-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 迭代变化模型不确定性的控制器设计 | 第48-57页 |
| 4.1 基于2D系统分析方法的迭代学习控制 | 第48-52页 |
| 4.1.1 基于2-D理论的迭代学习控制问题 | 第48-49页 |
| 4.1.2 基于2-D理论的迭代学习律 | 第49-51页 |
| 4.1.3 迭代学习算法的扩展 | 第51-52页 |
| 4.2 迭代变化的模型不确定性系统 | 第52-54页 |
| 4.2.1 区间不确定模型的概述 | 第52-53页 |
| 4.2.2 迭代变化模型不确定性系统的ILC控制器的设计 | 第53-54页 |
| 4.3 仿真结果 | 第54-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 结论与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 论文结论 | 第57-58页 |
| 5.2 展望与不足 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 作者简历 | 第65页 |