●《智能科學技術著作叢書》序
前言
第1章 緒論
1.1 迭代學習控制概述
1.2 迭代學習控制算法
1.2.1 Arimoto-Like ILC算法
1.2.2 很優ILC算法
1.2.3 自適應ILC算法
1.2.4 數據驅動ILC算法
1.3 迭代學習控制的研究現狀
1.4 網絡控制繫統的基本問題
1.4.1 數據丟失
1.4.2 網絡誘導時延
1.4.3 數據量化
1.4.4 其他問題
1.5 本書概況
參考文獻
第2章 存在數據丟失的線性繫統迭代學習控制
2.1 引言
2.2 問題描述
2.3 收斂性分析
2.4 數據丟失對繫統的影響分析
2.5 存在數據丟失的高階ILC算法
2.6 仿真示例
2.7 本章小結
參考文獻
第3章 存在數據丟失的非線性繫統迭代學習控制
3.1 引言
3.2 問題描述
3.3 收斂性分析
3.4 MIMO非線性繫統
3.5 仿真示例
3.6 本章小結
參考文獻
第4章 線性切換繫統的迭代學習控制
4.1 引言
4.2 問題描述
4.3 收斂性分析
4.4 線性離散切換繫統
4.4.1 包含兩個子繫統的切換繫統
4.4.2 包含多個子繫統的切換繫統
4.5 仿真示例
4.6 本章小結
參考文獻
第5章 非線性切換繫統的迭代學習控制
5.1 引言
5.2 問題描述
5.3 收斂性分析
5.4 非線性時滯切換繫統
5.5 仿真示例
5.6 本章小結
參考文獻
第6章 Lifting框架下存在數據丟失的H 迭代學習控制設計
6.1 引言
6.2 問題描述
6.3 控制器設計及收斂性分析
6.4 仿真示例
6.5 本章小結
參考文獻
第7章 二維框架下存在數據丟失的迭代學習控制設計
7.1 引言
7.2 問題描述
7.3 二維隨機繫統穩定性分析
7.4 迭代學習控制器設計
7.5 魯棒迭代學習控制器設計
7.6 仿真示例
7.7 本章小結
參考文獻
第8章 存在數據丟失的線性時滯繫統迭代學習控制設計
8.1 引言
8.2 問題描述
8.3 二維時滯繫統均方穩定
8.4 迭代學習控制器設計
8.5 仿真示例
8.6 本章小結
參考文獻
第9章 存在數據丟失的二維非線性繫統魯棒H 控制
9.1 引言
9.2 問題描述
9.3 穩定性分析及控制器設計
9.4 魯棒H 反饋控制器設計
9.5 仿真示例
9.6 本章小結
參考文獻
第10章 存在數據丟失的二維線性繫統H 濾波
10.1 引言
10.2 問題描述
10.3 H 濾波器設計
10.4 魯棒H 濾波器設計
10.5 仿真示例
10.6 本章小結
參考文獻
第11章 量化迭代學習控制繫統分析
11.1 引言
11.2 問題描述
11.3 收斂性分析
11.4 非線性離散繫統
11.5 仿真示例
11.6 本章小結
參考文獻
第12章 二維框架下的量化迭代學習控制設計
12.1 引言
12.2 問題描述
12.3 穩定性分析及控制器設計
12.4 仿真示例
12.5 本章小結
參考文獻
第13章 二值量化繫統的自適應迭代學習控制
13.1 引言
13.2 問題描述
13.3 算法設計
13.4 收斂性分析
13.5 仿真示例
13.6 本章小結
參考文獻

本書主要介紹網絡參量約束下迭代學習控制的分析與設計方法，內容包括數據包丟失、數據量化壓縮及傳輸延時環境下迭代學習控制的收斂性分析理論和控制器設計原理。本書內容由三部分組成，第一部分介紹了迭代學習控制的基本原理與研究現狀，討論了迭代學習控制在網絡控制環境下所面臨的新問題。第二部分介紹了隨機數據包丟失、數據量化條件下迭代學習控制的收斂性分析理論，包括基於壓縮映射的分析方法、基於超維向量的分析方法和基於切換繫統的分析方法。第三部分介紹網絡參量約束下迭代學習控制的設計方法，包括二維網絡繫統基礎理論及二維框架下迭代學習控制器的設計方法、基於超維向量的魯棒迭代學習控制設計方法和自適應迭代學習控制的設計方法。