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Sinopsis
Iterative Learning CONTROL ALGORITHMS AND EXPERIMENTAL BENCHMARKING
Iterative Learning Control Algorithms and Experimental Benchmarking
Presents key cutting edge research into the use of iterative learning control
The book discusses the main methods of iterative learning control (ILC) and its interactions, as well as comparator performance that is so crucial to the end user. The book provides integrated coverage of the major approaches to-date in terms of basic systems, theoretic properties, design algorithms, and experimentally measured performance, as well as the links with repetitive control and other related areas.
Key features:
- Provides comprehensive coverage of the main approaches to ILC and their relative advantages and disadvantages.
- Presents the leading research in the field along with experimental benchmarking results.
- Demonstrates how this approach can extend out from engineering to other areas and, in particular, new research into its use in healthcare systems/rehabilitation robotics.
The book is essential reading for researchers and graduate students in iterative learning control, repetitive control and, more generally, control systems theory and its applications.
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Acerca del autor
Professor Eric Rogers, Dr. Bing Chu, Professor Christopher Freeman, and Professor Paul Lewin, University of Southampton, UK
De la contraportada
Iterative Learning Control Algorithms and Experimental Benchmarking
Presents key cutting edge research into the use of iterative learning control
The book discusses the main methods of iterative learning control (ILC) and its interactions, as well as comparator performance that is so crucial to the end user. The book provides integrated coverage of the major approaches to-date in terms of basic systems, theoretic properties, design algorithms, and experimentally measured performance, as well as the links with repetitive control and other related areas.
Key features:
- Provides comprehensive coverage of the main approaches to ILC and their relative advantages and disadvantages.
- Presents the leading research in the field along with experimental benchmarking results.
- Demonstrates how this approach can extend out from engineering to other areas and, in particular, new research into its use in healthcare systems/rehabilitation robotics.
The book is essential reading for researchers and graduate students in iterative learning control, repetitive control and, more generally, control systems theory and its applications.
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Iterative Learning Control Algorithms and Experime ntal Benchmarking
Publicado por
John Wiley & Sons Inc, 2023
ISBN 10: 0470745045
ISBN 13: 9780470745045
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Iterative Learning Control Algorithms and Experimental Benchmarking
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Iterative Learning Control Algorithms and Experime ntal Benchmarking
Publicado por
John Wiley & Sons Inc, 2023
ISBN 10: 0470745045
ISBN 13: 9780470745045
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Iterative Learning Control Algorithms and Experimental Benchmarking
Publicado por
John Wiley & Sons Inc, 2023
ISBN 10: 0470745045
ISBN 13: 9780470745045
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Original o primera edición
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Condición: New. Presents key cutting edge research into the use of iterative learning control The book discusses the main methods of iterative learning control (ILC) and its interactions, as well as comparator performance that is so crucial to the end user. Num Pages: 400 pages. BIC Classification: TJFM. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 244 x 170. . . 2023. 1st Edition. Hardcover. . . . . Nº de ref. del artículo: V9780470745045
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