Data-Driven Iterative Learning Control for Discrete-Time Systems

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, 2022

9811959498 / 9789811959493

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This book belongs to the subject of control and systems theory. It studies a novel data-driven framework for the design and analysis of iterative learning control (ILC) for nonlinear discrete-time systems. A series of iterative dynamic linearization methods is discussed firstly to build a linear data mapping with respect of the system's output and input between two consecutive iterations. On this basis, this work presents a series of data-driven ILC (DDILC) approaches with rigorous analysis. After that, this work also conducts significant extensions to the cases with incomplete data information, specified point tracking, higher order law, system constraint, nonrepetitive uncertainty, and event-triggered strategy to facilitate the real applications. The readers can learn the recent progress on DDILC for complex systems in practical applications. This book is intended for academic scholars, engineers, and graduate students who are interested in learning control, adaptive control, nonlinear systems, and related fields. Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 534. …

Titel
Data-Driven Iterative Learning Control for Discrete-Time Systems
Autor
Zhongsheng Hou, Yu Hui, Ronghu Chi
Verlag
Springer
Erscheinungsjahr
2022
Zustand
Neu
Einband
Gebundene Ausgabe
Sprache
Englisch
ISBN-10
9811959498
ISBN-13
9789811959493
Artikelgewicht
534 Gramm

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