1、浙江大學博士學位論文基于2D系統(tǒng)控制理論的迭代學習控制策略及其應用姓名：師佳申請學位級別：博士專業(yè)：控制科學與工程指導教師：吳鐵軍高福榮20060601鞭上的穩(wěn)定概念和收斂指標來定量描述迭代學習控制系統(tǒng)在時間和迭代方向上的魯棒穩(wěn)定性釉收斂性。在此基礎上，通過進一步發(fā)展基于2D狀態(tài)秘2D動態(tài)輸出反饋的2D系緩整捧控毒l理論，疆窶了穰寢戇魯捧迭錢學習：控麓繁戇。設詩方法不僅實囂了復合迭代學習控制策略中迭代學習控制律和魯棒反饋控制律的集成設計

2、，邂保證控制系統(tǒng)在時間和周期方向同時具有平衡優(yōu)化的魯棒穩(wěn)定性和收斂性。2)從選代學習控鍘系統(tǒng)特殊酶2D動態(tài)特性出發(fā)，建過發(fā)展2D系統(tǒng)游線性二次型最優(yōu)控鑭理論，首先提出了罄于單璃掰鞠多周期線性二次型性能攢標的最優(yōu)迭代學習控制策略，為了平衡控制性能和設計的艇雜性，發(fā)展了性能指標沿周期方向滾動的最優(yōu)迭代學習控制策略，同時給出了系統(tǒng)淞周期方向的鑲棒穩(wěn)定性釉收斂性分析方法。對閉囂控鼷系統(tǒng)豹結擒分掇表贅，這些設詩方法實璇了2D迭我學習控霉l律囂2蚤

3、最霞反饋控制鐐的集成優(yōu)化設計，保證了閉環(huán)控制性能在時間和周期方向的整體優(yōu)化。3)首次將廣義模型預測掇制(GPC)的基本思想從lD系統(tǒng)推廣到2D系統(tǒng)，提出了基于單周期和多周期性熊指標的廣義2D模型預測逡代學習控剃(2DGPlLC)策略，并分耩了系統(tǒng)豹穩(wěn)態(tài)穗熊幫組液終構。分褥結巢寢銹：輯褥戮麴迭代學習羧籀策略是由沿時間方向的GPC和沿周期方向的ILC組成。4)從2D系統(tǒng)的角度揭示了迭代學習控制的2D本質(zhì)。傳統(tǒng)迭代學習控制策峨本質(zhì)上是澮揭裳方