目录 1
第一章 迭代学习控制系统 1
1.1 迭代学习控制系统概论 1
1.2 迭代学习控制过程的表述 7
1.3 简单实例 12
第二章 线性系统的迭代学习控制 17
2.1 D型学习律 17
2.2 PID型学习律 30
2.3 正则线性系统的迭代学习控制 34
2.4 非正则线性系统的迭代学习控制 37
2.5 P型学习律 42
2.6 最优学习律 52
2.7 基于脉冲响应的学习律 56
3.1 高阶学习律 64
第三章 非线性系统的迭代学习控制 64
3.2 滤波器型学习律 70
3.3 模型算法学习律 74
3.4 模型参考学习律 86
3.5 非线性时滞系统的迭代学习控制 92
3.6 非正则非线性系统的迭代学习控制 105
第四章 鲁棒迭代学习控制 116
4.1 PID型遗忘因子学习律 117
4.2 P型遗忘因子学习律 123
4.3 选择学习算法 130
4.4 鲁棒收敛性 143
4.5 高增益反馈学习律 148
4.6 反馈-前馈迭代学习控制 158
4.7 非正则系统的反馈-前馈迭代学习控制 163
5.1 D型学习律的极限轨迹 174
第五章 任意固定初态下的迭代学习控制 174
5.2 PD型学习律的极限轨迹 179
5.3 带有初始误差修正的学习律 182
5.4 其它形式的学习律 184
5.5 非正则系统的迭代学习控制 186
5.6 高阶非正则系统的迭代学习控制 195
第六章 迭代学习控制系统的2-D分析 203
6.1 Roesser模型 203
6.2 正则线性离散系统的迭代学习控制 207
6.3 非正则线性离散系统的迭代学习控制 209
6.4 含初始修正的学习律 216
6.5 线性时滞系统的迭代学习控制 221
第七章 迭代学习辨识 230
7.1 迭代学习辨识的表述 230
7.2 系统初态已知时的迭代学习辨识 233
7.3 鲁捧迭代学习辨识 241
7.4 系统初态未知时的迭代学习辨识 247
7.5 外弹道气动系数辨识 253
第八章 迭代学习控制的回顾与展望 257
8.1 研究现状 257
8.2 研究方向 267
附录 迭代学习控制理论的数学基础 271
A.1 Bellman-Gronwall引理 271
A.2 差分不等式 272
A.3 向量函数的微分中值定理 277
A.4 向量与矩阵的范数 278
A.5 λ范数 285
参考文献 288