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9789811904660 - Discrete-Time Adaptive Iterative Learning Control: From Model-Based to Data-Driven (Intelligent Control and Learning Systems, Band 1) von Chi, Ronghu; Lin, Na; Zhan... (5 Ergebnisse)
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Discrete-Time Adaptive Iterative Learning Control: From Model-Based to Data-Driven (Intelligent Control and Learning Systems)
Buch 2 von 2: Intelligent Control and Learning SystemsAnbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Discrete-Time Adaptive Iterative Learning Control | From Model-Based to Data-Driven | Ronghu Chi (u. a.) | Taschenbuch | Intelligent Control and Learning Systems | x | Englisch | 2023 | Springer | EAN 9789811904660 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Discrete-Time Adaptive Iterative Learning Control: From Model-Based to Data-Driven: 1 (Intelligent Control and Learning Systems, 1)
Buch 2 von 2: Intelligent Control and Learning SystemsAnbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Discrete-time Adaptive Iterative Learnin
Buch 2 von 2: Intelligent Control and Learning SystemsAnbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
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Discrete-Time Adaptive Iterative Learning Control : From Model-Based to Data-Driven
Buch 2 von 2: Intelligent Control and Learning SystemsAnbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book belongs to the subject of control and systems theory. The discrete-time adaptive iterative learning control (DAILC) is discussed as a cutting-edge of ILC and can address random initial states, iteration-varying targets, and other non-repetitive uncertainties in practical applications. This book begins with the design and analysis of model-based DAILC methods by referencing the tools used in the discrete-time adaptive control theory. To overcome the extreme difficulties in modeling a complex system, the data-driven DAILC methods are further discussed by building a linear parametric data mapping between two consecutive iterations. Other significant improvements and extensions of the model-based/data-driven DAILC are also studied to facilitate broader applications. The readers can learn the recent progress on DAILC with consideration of various 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.
