Produktbild: Data-Driven Iterative Learning Control for Discrete-Time Systems
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Data-Driven Iterative Learning Control for Discrete-Time Systems

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

17.11.2023

Verlag

Springer Singapore

Seitenzahl

235

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,3 cm

Auflage

1st ed. 2022

Sprache

Englisch

ISBN

978-981-19-5952-3

Beschreibung

Rezension

“The DDILC presented in this monograph has three main contributions, i.e., the robustness against nonrepetitive uncertainties is improved, a good transient response is realized, and a rigorous theoretical analysis for the stability, convergence, and robustness is provided. Some new concepts of iterative pseudo-partial derivative and iterative pseudo-gradient as well as a novel analysis method using the contraction mapping principle and iterative dynamic linearization are introduced well and systematically studied, which makes the book well worth reading … .” (Maobin Lu, Mathematical Reviews, July, 2024)

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Erscheinungsdatum

17.11.2023

Verlag

Springer Singapore

Seitenzahl

235

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,3 cm

Auflage

1st ed. 2022

Sprache

Englisch

ISBN

978-981-19-5952-3

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • Chapter 1: Introduction.- Chapter 2: Iterative Dynamic Linearization of Nonlinear Repetitive Systems

    .- Chapter 3: Data-Driven Optimal Iterative Learning Control.- Chapter 4: Knowledge Enhanced Data-Driven Optimal Terminal ILC.- Chapter 5: Data-Driven Optimal Point-to-Point ILC using Intermidient Information.- Chapter 6: Higher order Data-Driven Optimal Iterative Learning Control.- Chapter 7: Data-Driven Optimal Iterative Learning Control with Varying Trial Length.- Chapter 8: Data-Driven Optimal Iterative Learning Control with Package Dropouts.- Chapter 9: Constrained Data-Driven Optimal Iterative Learning Control.- Chapter 10: ESO-based Data-Driven Optimal Iterative Learning Control.- Chapter 11: Quantized Data-Driven Optimal Iterative Learning Control.- Chapter 12: Event-triggered Data-driven Optimal Iterative Learning Control.- Chapter 13: Conclusions and Perspectives.- Appendices.