迭代学习控制资源文件介绍

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迭代学习控制 孙明轩

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资源文件涵盖了迭代学习控制理论的基础知识、系统分类以及相关算法，包括线性系统与非线系统的迭代学习控制方法，鲁棒迭代学习控制，以及迭代学习控制系统在不同情况下的表现分析等内容。

目录结构

• 第一章 迭代学习控制系统
  • 迭代学习控制系统概论
  • 迭代学习控制过程
  • 简单实例
• 第二章 线性系统的迭代学习控制
  • D 型学习律
  • PID 型学习律
  • 正则线性系统的迭代控制
  • 非正则线性系统的迭代控制
  • P 型学习律
  • 最优学习律
  • 基于脉冲响应的学习律
• 第三章 非线性系统的迭代学习控制
  • 高阶学习律
  • 滤波器型学习律
  • 模型算法学习律
  • 模型参考学习律
  • 非线性时滞系统的迭代控制
  • 非正则非线性系统的迭代控制
• 第四章 鲁棒迭代学习控制
  • PID 型遗忘因子学习律
  • P 型遗忘因子学习律
  • 选择学习算法
  • 鲁棒收敛性
  • 高增益反馈学习律
  • 反馈-前馈迭代学习控制
  • 非正则系统的反馈-前馈迭代学习控制
• 第五章 任意固定初态下的迭代学习控制
  • D 型学习律的极限轨迹
  • PD 型学习律的极限轨迹
  • 带有初始误差修正的学习律
  • 其它形式的学习律
  • 非正则系统的迭代学习控制
  • 高阶非正则系统的迭代学习控制
• 第六章 迭代学习控制系统的 2-D 分析
  • Roesser 模型
  • 正则线性离散系统的迭代控制
  • 非正则线性离散系统的迭代控制
  • 含初始修正的学习律
  • 线性时滞系统的迭代控制
• 第七章 迭代学习辨识
  • 迭代学习辨识的表述
  • 系统初态已知时的迭代学习控制
  • 鲁棒迭代学习辨识
  • 系统初态未知时的迭代学习控制
  • 外弹道气动系数辨识
• 第八章 迭代学习控制的回顾与展望
  • 研究现状
  • 研究方向

附录

• 迭代学习控制理论的数学基础
  • Bellman-Gronwall 引理
  • 差分不等式
  • 向量函数的微分中值定理
  • 向量与矩阵的范数
  • λ范数

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