本书主要介绍随机迭代学习控制的设计与分析方法, 内容包括各种随机信号环境下的算法设计原理与分析技巧, 其中随机信号包括随机噪声、随机数据丢包、随机批次长度等. 本书第1章综述了随机迭代学习控制的研究现状及主要的原理方法, 第2~11章分别针对工程非线性、未知控制方向、数据丢包、批次长度随机变化、量化控制、分散式控制等多个相关问题进行了深入讨论.
样章试读
目录
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前言
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