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第1章 随机迭代学习控制1

1.1 迭代学习控制1

1.1.1 迭代学习控制基础2

1.1.2 随机迭代学习控制6

1.2 线性随机系统7

1.2.1 基于卡尔曼滤波的方法7

1.2.2 基于随机逼近的方法12

1.2.3 其他方法15

1.3 非线性随机系统16

1.3.1 基于卡尔曼滤波的方法16

1.3.2 基于随机逼近的方法18

1.3.3 其他方法22

1.4 针对其他随机信号的迭代学习控制22

1.4.1 随机丢包22

1.4.2 随机异步25

1.4.3 随机时滞27

1.5 潜力研究方向及展望27

1.5.1 随机点对点迭代学习控制27

1.5.2 变跟踪目标的迭代学习控制29

1.5.3 分散式／分布式协同随机迭代学习控制30

1.6 本章小结31

第2章 输入端含工程非线性环节的学习控制33

2.1 引言33

2.2 问题描述35

2.3 最优控制37

2.4 迭代学习控制及其收敛性39

2.5 本章小结45

第3章 固定时滞非线性系统的学习控制46

3.1 引言46

3.2 问题描述47

3.3 最优控制序列50

3.4 迭代学习控制及其收敛性51

3.5 仿真算例55

3.6 本章小结58

第4章 Hammerstein-Wiener系统的学习控制59

4.1 引言59

4.2 问题描述59

4.3 最优控制的存在性62

4.4 迭代学习控制及其收敛性67

4.5 仿真例子75

4.6 本章小结78

第5章 未知控制方向下线性系统的学习控制79

5.1 引言79

5.2 问题描述80

5.3 方向切换机制81

5.4 迭代学习控制及其收敛性83

5.5 仿真算例85

5.6 本章定理证明86

5.7 本章小结105

第6章 存在随机丢包下网络化随机系统的迭代学习控制106

6.1 引言106

6.2 问题描述107

6.3 迭代学习控制及其收敛性109

6.4 非线性系统情形113

6.5 仿真算例116

6.6 本章小结119

第7章 含有损通道且控制方向未知的非线性系统的迭代学习控制120

7.1 引言120

7.2 问题描述121

7.3 迭代学习控制及其收敛性125

7.4 仿真算例127

7.5 本章引理证明133

7.6 本章小结140

第8章 批次长度随机变化下的迭代学习控制141

8.1 引言141

8.2 问题描述142

8.3 迭代学习控制算法144

8.4 强收敛性148

8.5 仿真算例151

8.6 本章小结153

第9章 批次长度随机变化下非线性系统的迭代学习控制155

9.1 引言155

9.2 问题描述156

9.3 迭代学习控制算法158

9.4 收敛性分析160

9.5 仿真算例165

9.6 本章小结168

第10章 量化误差下随机系统的迭代学习控制169

10.1 引言169

10.2 问题描述170

10.3 迭代学习控制及其收敛性171

10.4 非线性系统情形176

10.5 仿真算例179

10.6 本章小结185

第11章 大规模非线性系统的迭代学习控制186

11.1 引言186

11.2 问题描述186

11.3 最优控制188

11.4 迭代学习控制及其收敛性189

11.5 仿真算例194

11.6 本章小结197

附录 随机逼近算法198

参考文献201