• Kapcsolat

  • Hírlevél

  • Rólunk

  • Szállítási lehetőségek

  • Prospero könyvpiaci podcast

  • Hírek

  • Data-Driven Iterative Learning Control for Discrete-Time Systems

    Data-Driven Iterative Learning Control for Discrete-Time Systems by Chi, Ronghu; Hui, Yu; Hou, Zhongsheng;

    Sorozatcím: Intelligent Control and Learning Systems; 2;

      • 20% KEDVEZMÉNY?

      • A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
      • Kiadói listaár EUR 160.49
      • Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

        66 563 Ft (63 393 Ft + 5% áfa)
      • Kedvezmény(ek) 20% (cc. 13 313 Ft off)
      • Kedvezményes ár 53 250 Ft (50 714 Ft + 5% áfa)

    66 563 Ft

    db

    Beszerezhetőség

    Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.

    Why don't you give exact delivery time?

    A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.

    Hosszú leírás:

    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.

    Több

    Tartalomjegyzék:

    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.

    Több