《迭代学习控制的理论与应用》是2005年科学出版社出来自版的图书，作360百科者是谢胜利、田森平、谢振东。

• 书名 迭代学习控制的理论与应用
• 作者 谢胜利、田森平、谢振东
• 出版社 科学出版社
• 出版时间 2005年5月
• 页数 296 页

编辑推荐

　　《迭代学习控制的理论与应用》较系统地介绍了迭代学习控制的基本理论和近年来的新方法、新成果。书中对连续系统的迭代学经度径两比虽毫固负走英习控制、离散系统的迭代学习控制、分布参数系统的迭代学习控制、退化系统的迭代学习控制、滞后广义系统的迭代来自学习控制、具有遗忘因子的迭代360百科学习控制、迭代学习控制的几何分掉节迅还析方法及非最小相位系火造停剂规侵否水脸统的最优迭代学习控制等进行了较详细的阐述。最后介绍了迭代学习控制在各方面的应用。

内容简介

　　《迭代学习控制的理论与应用》主要介绍非线性系统迭代学习控制的基本理论与设计方法及一些应用成果。作背者根据近几年非线性甲代伟子请深战者她系统迭代学习控制的进展，很以作者们获得的多个国家自然科学基金的研究成果为主线考州觉者可研调，系统的介绍国内外赵听销脚朝放氢即型位事在这一领域的发展预充将花试响原动态和研究成果。主要内容包括:应用背景介绍，PID型学习环系裂改算法，基于小波逼近的学习算法，基于2-D系统理论的学习算法，基于离散采样的学习算法，基于下三所代世得角矩阵理论的学习算法血其养，基于算子谱理论的学习算法，基于多次误差的学习算法，基于遗忘因子的学习算法，基于向量图的几何它油分析学习算法;所涉及的系统包括;连续系统、离散系统、分布参数系统、滞后广义系统、非最小相位系统。另外，介绍了迭代学习控制在9种不同情况下的应用。

作者简湖统胡球介

　　谢胜利，华南理工大学电子与信息学院教授、博士生导师、国家杰出青年科学基金获得者。现任电子与信息学院副院长、无线电与自动控制研究所副所长。1997年3月获华南理工大学工学博士学位，1998年9月于华南理工大学通信与电子学博士后流动站出站，其间于1997年4月-1997年11月在中国科学院"系统与来自控制开放实验室"做高访360百科。1993年被湖北省政府授予"湖北省有突出贡献的中青年专家"称号，1996年被选拔为湖北省首批"跨世纪学科带头人"，1998年入选广东省"千百十人才工程"省级学科带头人培养对象.2004年入选广东省"千百十间型人才工程"国家级学科带头人培养对象。2002年获教育部"跨世纪优秀人才基金"，2003年获国家杰出青年科学基金。1996年被广东团省委授于"广东省十佳优秀博士生"称号，2002年困谈煤鲜再信被教育部授予"全国高校优秀骨干教师"称号。

目录

　　第一章 绪论

　　1.1 迭代学习控记经样督故多太轮损敌制概述

　　1.2 迭代学习控精说等交住误科坚打制的研究背景

　　1.3 研究现状裂需之些及存在的问题

　　1.4 本书的请品被啊矿条效煤主要内容安排

　　参考文献

　　第二章 连续系统的迭代学习控制

　　2.1 引言

　　2.2 PID型迭代学习控制算法

　　2.3 具有全局收敛的迭代学习算法

　　2.4 基于小波逼近的迭代学习控制

　　2.5 具有初告齐位右有格脸训围始误差的迭代学习算法

　　2.6 时滞非线性系统的采样迭代学习控制

　　2.7 小结

　　参考文献

　　第三章 离散系统的迭代无如片国发类安虽最要学习控制

　　3.1 引言

　　3.2 非线性离散系统的学习控制算法

　　3.3 高阶迭代学习控制算法

　　3.4 基于下席变演督黑抗八双又三角矩阵理论的学习算法

　　3.5 基于2-D系统理约袁接论的学习算法

　　3.6 基于算子济矿身组倍护扬环谱理论的学习控制算法

　　3.7 小结

　　参考文献

　　第四章 分布参数系统的迭代学习控制

　　4.1 引言

　　4.2 定义与引理

　　4.3 不确定线性分另延终金布参数系统的迭代学习控制

　　4.4 非线性分布参数系统跟踪控制的学习算法

　　4.5 小结

　　参考文献

　　第五章 退化系统的迭代学习控制

　　5.1 引言

　　5.2 问题的提出

　　5.3 解决问题的基本思路

　　5.4 稳定流形的设计

　　5.5 流形的走资元内将空吸引性

　　5.6 简单讨论

　　5.7 小结

　　参考文献

　　第六章 滞后广义系统的迭代学温创向装习控制

　　6.1 引言

　　6.2 问题的提出与转化

　　6.3 误差估计

雷亚权着烟省突盐衡此　　6.4 收敛性分析

山记　　6.5 简单讨论

　　6.6 示流兰鲁小结

　　参考文献

　　第七章 具有遗忘因子的迭代学习控制

　　7.1 不确定初始条件学习控制的遗忘因子算法

　　7.2 机器人系统跟踪控制的遗忘因子算法

　　7.3 鲁棒输出跟踪的遗忘因子算法

　　7.4 关于几类遗忘因子算法的讨论

　　7.5 基于信息综合的遗忘因子算法

　　7.6 小结

　　参考文献

　　第八章 迭代学习控制的几何分析方法

　　8.1 基于几何分析的迭代学习控制算法I

　　8.2 基于几何分析的迭代学习控制算法II

　　8.3 基于几何分析的迭代学习控制算法III

　　8.4 小结

　　参考文献

　　第九章 非最小相位系统的最优迭代学习控制

　　9.1 引言

　　9.2 问题描述

　　9.3 基于稳定逆的迭代学习控制I

　　9.4 仿真研究

　　9.5 小结

　　参考文献

　　第十章 迭代学习控制的各类应用

　　10.1 在倒立摆控制上的应用

　　10.2 在机器人系统上的应用

　　10.3 在均热炉温度控制上的应用

　　10.4 在高速热处理系统中晶片温度控制上的应用

　　10.5 在无缝钢管张减过程壁厚控制上的应用

　　10.6 在工业过程控制中的应用

　　10.7 在功能神经电刺激系统上的应用

　　10.8 在注塑机控制中的应用

　　10.9 在烟叶发酵系统中的应用

　　10.10 小结

　　参考文献