第一章 绪论 1
1.1 迭代学习控制概述 1
1.2 迭代学习控制的研究背景 3
1.3 研究现状及存在的问题 5
1.4 本书的主要内容安排 12
参考文献 14
第二章 连续系统的迭代学习控制 19
2.1 引言 19
2.2 PID型迭代学习控制算法 19
2.3 具有全局收敛的迭代学习算法 21
2.4 基于小波逼近的迭代学习控制 32
2.5 具有初始误差的迭代学习算法 41
2.6 时滞非线性系统的采样迭代学习控制 43
2.7 小结 50
参考文献 50
第三章 离散系统的迭代学习控制 54
3.1 引言 54
3.2 非线性离散系统的学习控制算法 54
3.3 高阶迭代学习控制算法 60
3.4 基于下三角矩阵理论的学习算法 65
3.5 基于2-D系统理论的学习算法 71
3.6 基于算子谱理论的学习控制算法 76
3.7 小结 79
参考文献 79
第四章 分布参数系统的迭代学习控制 82
4.1 引言 82
4.2 定义与引理 82
4.3 不确定线性分布参数系统的迭代学习控制 83
4.4 非线性分布参数系统跟踪控制的学习算法 92
参考文献 101
4.5 小结 101
第五章 退化系统的迭代学习控制 103
5.1 引言 103
5.2 问题的提出 103
5.3 解决问题的基本思路 104
5.4 稳定流形的设计 106
5.5 流形的吸引性 113
5.6 简单讨论 116
5.7 小结 117
参考文献 117
6.2 问题的提出与转化 119
第六章 滞后广义系统的迭代学习控制 119
6.1 引言 119
6.3 误差估计 122
6.4 收敛性分析 129
6.5 简单讨论 132
6.6 小结 133
参考文献 133
第七章 具有遗忘因子的迭代学习控制 135
7.1 不确定初始条件学习控制的遗忘因子算法 135
7.2 机器人系统跟踪控制的遗忘因子算法 138
7.3 鲁棒输出跟踪的遗忘因子算法 142
7.4 关于几类遗忘因子算法的讨论 149
7.5 基于信息综合的遗忘因子算法 151
7.6 小结 159
参考文献 160
第八章 迭代学习控制的几何分析方法 161
8.1 基于几何分析的迭代学习控制算法Ⅰ 161
8.2 基于几何分析的迭代学习控制算法Ⅱ 170
8.3 基于几何分析的迭代学习控制算法Ⅲ 181
参考文献 191
8.4 小结 191
第九章 非最小相位系统的最优迭代学习控制 194
9.1 引言 194
9.2 问题描述 195
9.3 基于稳定逆的迭代学习控制 197
9.4 仿真研究 201
9.5 小结 204
参考文献 205
10.1 在倒立摆控制上的应用 206
第十章 迭代学习控制的各类应用 206
10.2 在机器人系统上的应用 208
10.3 在均热炉温度控制上的应用 231
10.4 在高速热处理系统中晶片温度控制上的应用 235
10.5 在无缝钢管张减过程壁厚控制上的应用 245
10.6 在工业过程控制中的应用 255
10.7 在功能神经电刺激系统上的应用 267
10.8 在注塑机控制中的应用 271
10.9 在烟叶发酵系统中的应用 277
10.10 小结 281
参考文献 281