书名：分布参数系统迭代学习控制
定价：135.0
ISBN：9787030835901
作者：戴喜生,田森平,周星宇
版次：1
出版时间：2026-05

内容提要：

本书主要介绍分布参数系统迭代学习控制的收敛性分析与设计方法，内容包括传统和非传统条件下分布参数系统迭代学习控制的控制器设计和收敛性分析理论。本书由三部分组成，第一部分概述分布参数系统迭代学习控制的研究现状和基本方法。第二部分对分布参数系统迭代学习控制进行深入探讨，包括学习控制算法的设计，非线性、时滞、广义分布参数系统学习控制的收敛性分析、跟踪控制等。第三部分阐述基于事件触发采样的分布参数系统采样迭代学习控制、复值金兹堡-朗道系统迭代学习控制。

目录：
目录
“信息科学技术学术著作丛书”序
前言
第1章 绪论 1
1.1 迭代学习控制概述 1
1.1.1 迭代学习控制基本思想 1
1.1.2 传统和非传统迭代学习控制 2
1.1.3 迭代学习控制应用研究 3
1.2 分布参数系统迭代学习控制 4
1.2.1 分布参数系统迭代学习控制模型 4
1.2.2 抛物分布参数系统迭代学习控制 5
1.3 预备知识 7
1.3.1 常用符号说明 7
1.3.2 相关引理 8
1.4 本书主要内容及结构安排 8
参考文献 9
第2章 非线性抛物分布参数系统闭环P 型迭代学习控制 19
2.1 引言 19
2.2 问题描述 20
2.3 算法的收敛性分析 22
2.4 数值仿真 27
2.5 本章小结 31
参考文献 31
第3章 时滞抛物分布参数系统迭代学习控制 33
3.1 引言 33
3.2 状态时滞抛物分布参数系统的迭代学习控制 34
3.2.1 状态含有时滞的抛物分布参数系统 34
3.2.2 收敛性分析 36
3.2.3 数值仿真 42
3.3 输入含时滞非线性抛物分布参数系统的迭代学习控制 45
3.3.1 输入含有时滞的抛物分布参数系统 45
3.3.2 收敛性分析 47
3.3.3 数值仿真 50
3.4 本章小结 52
参考文献 53
第4章 广义分布参数系统迭代学习控制 55
4.1 引言 55
4.2 问题描述 56
4.3 基于固有函数法的模型简化 57
4.4 算法设计与收敛性分析 59
4.4.1 低维模态控制器设计及收敛性分析 60
4.4.2 高维模态收敛性分析 63
4.5 仿真实例 68
4.6 本章小结 75
参考文献 75
第5章 多输入多输出二阶双…分布参数系统迭代学习控制 77
5.1 引言 77
5.2 多输入多输出二阶双…线性分布参数系统迭代学习控制 78
5.2.1 系统描述 78
5.2.2 算法设计与收敛性分析 79
5.2.3 数值仿真 84
5.3 多输入多输出二阶双…非线性脉冲分布参数系统迭代学习控制 87
5.3.1 系统描述 87
5.3.2 算法设计与收敛性分析 89
5.3.3 数值仿真 96
5.4 本章小结 100
参考文献 101
第6章 非重复分布参数系统的迭代学习控制 103
6.1 引言 103
6.2 参考轨迹慢变化的抛物分布参数系统迭代学习控制 104
6.2.1 系统描述 104
6.2.2 学习算法设计 104
6.2.3 系统跟踪误差收敛性分析 105
6.2.4 仿真分析 111
6.3 非重复系统矩阵及扰动下抛物分布参数系统迭代学习控制 115
6.3.1 系统描述和算法设计 115
6.3.2 跟踪误差收敛性分析 117
6.3.3 仿真分析 128
6.4 本章小结 133
参考文献 133
第7章 基于事件触发的分布参数系统采样迭代学习控制 136
7.1 引言 136
7.2 非线性抛物分布参数系统事件触发采样迭代学习控制 137
7.2.1 学习系统描述 137
7.2.2 算法设计与收敛性分析 138
7.2.3 仿真分析 145
7.3 反应扩散Cohen-Grossberg神经网络的事件触发采样迭代学习同步控制 151
7.3.1 学习系统描述 151
7.3.2 算法设计与收敛性分析 153
7.3.3 仿真分析 159
7.4 复值反应扩散神经网络的事件触发采样迭代学习同步控制 166
7.4.1 学习系统描述 166
7.4.2 算法设计与收敛性分析 169
7.4.3 仿真分析 176
7.5 本章小结 183
参考文献 183
第8章 复值金兹堡-朗道系统的迭代学习控制 186
8.1 引言 186
8.2 线性复值金兹堡-朗道系统分布式迭代学习控制 187
8.2.1 学习系统描述 187
8.2.2 算法设计与收敛性分析 188
8.2.3 仿真分析 196
8.3 本章小结 198
参考文献 199