Real-time Iterative Learning Control
Lingua: inglese
Editore: Springer London, 2010
- Brossura
- Nuovo
Da: moluna, Greven, Germaniamoluna
Venditore AbeBooks dal 9 luglio 2020
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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Provides the industry-based control engineer with a practical reference for designing and implementing iterative learning control systems in their own plants based on many practical examplesGives the academic researcher systematic formulation and .
Codice articolo 4288897
- Titolo
- Real-time Iterative Learning Control
- Autore
- Jian-Xin Xu|Sanjib K. Panda|Tong Heng Lee
- Editore
- Springer London
- Anno di pubblicazione
- 2010
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1849968241
- ISBN 13
- 9781849968249
- Serie
- Libro 36 di 167: Advances in Industrial Control
Real-time Iterative Learning Control demonstrates how the latest advances in iterative learning control (ILC) can be applied to a number of plants widely encountered in practice. The book gives a systematic introduction to real-time ILC design and source of illustrative case studies for ILC problem solving; the fundamental concepts, schematics, configurations and generic guidelines for ILC design and implementation are enhanced by a well-selected group of representative, simple and easy-to-learn example applications. Key issues in ILC design and implementation in linear and nonlinear plants pervading mechatronics and batch processes are addressed, in particular: ILC design in the continuous- and discrete-time domains; design in the frequency and time domains; design with problem-specific performance objectives including robustness and optimality; design in a modular approach by integration with other control techniques; and design by means of classical tools based on Bode plots and state space.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
Iterative learning control (ILC) has been a major control design methodology for twenty years; numerous algorithms have been developed to solve real-time control problems, from MEMS to batch reactors, characterised by repetitive control operations.
Real-time Iterative Learning Control demonstrates how the latest advances in ILC can be applied to a number of plants widely encountered in practice. The authors provide a hitherto lacking systematic introduction to real-time ILC design and source of illustrative case studies for ILC problem solving; the fundamental concepts, schematics, configurations and generic guidelines for ILC design and implementation are enhanced by a well-selected group of representative, simple and easy-to-learn example applications. Key issues in ILC design and implementation in the linear and nonlinear plants that pervade mechatronics and batch processes are addressed. In particular, the book discusses:
ILC design in the continuous- and discrete-time domains;
design in the frequency and time domains;
design with problem-specific performance objectives including robustness and optimality;
design by means of classical tools based on Bode plots and state space; and
iterative-learning-based parametric identification.
Real-time Iterative Learning Control will interest control engineers looking for examples of how this important control technique can be applied to a variety of real-life problems. With its systematic formulation and analysis of different system properties and performance and its exposition of open problems, academics and graduate students working in control will find it a useful reference to the current status of ILC.
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Greven, Germania
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