Data-Driven Iterative Learning Control for Discrete-Time Systems

Langue : anglais

Edité par 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. …

Titre
Data-Driven Iterative Learning Control for Discrete-Time Systems
Auteur
Zhongsheng Hou, Yu Hui, Ronghu Chi
Éditeur
Springer
Année de publication
2022
État de l'article
Neu
Reliure
Gebundene Ausgabe
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
9811959498
ISBN à 13 chiffres
9789811959493
Poids de l'article
534 grammes

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