Iterative Learning Control Algorithms and Experimental Benchmarking (Hardcover)
Idioma: inglés
Editorial: John Wiley & Sons Inc, New York, 2023
- Tapa dura
- Nuevo
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Hardcover. 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. 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. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9780470745045
- Título
- Iterative Learning Control Algorithms and Experimental Benchmarking (Hardcover)
- Autor
- Eric Rogers
- Editorial
- John Wiley & Sons Inc, New York
- Año de publicación
- 2023
- Estado
- new
- Encuadernación
- Hardcover
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0470745045
- ISBN 13
- 9780470745045
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.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Professor Eric Rogers, Dr. Bing Chu, Professor Christopher Freeman, and Professor Paul Lewin, University of Southampton, UK
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