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题名/责任者:

基于学习的自适应控制:理论及应用/(美)穆哈辛·本奥斯曼(Mouhacine Benosman)著 樊慧津，刘兵，黄心汉译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-111-65199-4/CNY79.00

载体形态项:

11,195页;24cm

并列正题名:

Learning-based adaptive control:an extremum seeking approach-theory and applications

丛编项:

工业控制与智能制造丛书

个人责任者:

(美) 本奥斯曼 (Benosman, Mouhacine) 著

个人次要责任者:

樊慧津 译

个人次要责任者:

刘兵 译

个人次要责任者:

黄心汉 译

学科主题:

自适应控制

中图法分类号:

TP273

版本附注:

由Elsevier(Singapore)Pte Ltd.授权出版

出版发行附注:

根据机械工业出版社与爱思唯尔（新加坡）私人有限公司协议约定出版 本书限中国大陆发行

提要文摘附注:

本书介绍了一种特定类型的自适应控制，即基于学习的自适应控制：将基于模型的算法和无模型学习算法有机融合，分别讲述了基于极值搜索的迭代反馈增益整定理论、基于极值搜索的间接自适应控制、基于极值搜索的非线性系统实时参数辨识以及基于极值搜索的迭代学习模型预测控制。此外，借助机电一体化示例，展示了基于学习的几类控制算法如何缩短学习过程，达到并维持最优控制性能的设计。

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