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9781846288463 - Iterative Learning Control: Robustness and Monotonic Convergence for Interval Systems (Communications and Control Engineering) de Ahn, Hyo-Sung; Moore, Kevin L.; Ch... (22 resultados)
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Iterative Learning Control : Robustness and Monotonic Convergence for Interval Systems
Idioma: Inglés
Publicado por Springer London, Limited, 2007
ISBN 10: 1846288460 ISBN 13: 9781846288463
Librería: Better World Books, Mishawaka, IN, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Iterative Learning Control (Hb)
Librería: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, Estados Unidos de America
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Iterative Learning Control (Hb)
Librería: Basi6 International, Irving, TX, Estados Unidos de America
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Iterative Learning Control (Hb)
Librería: SMASS Sellers, IRVING, TX, Estados Unidos de America
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Iterative Learning Control (Hb)
Librería: SMASS Sellers, IRVING, TX, Estados Unidos de America
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Iterative Learning Control: Robustness and Monotonic Convergence for Interval Systems
Librería: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Iterative Learning Control: Robustness and Monotonic Convergence for Interval Systems
Librería: Basi6 International, Irving, TX, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Edición internacionalITERATIVE LEARNING CONTROL (HB 2007)
Librería: UK BOOKS STORE, London, LONDO, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Iterative Learning Control: Robustness and Monotonic Convergence for Interval Systems (Communications and Control Engineering) [Hardcover] Ahn, Hyo-Sung; Moore, Kevin L. and Chen, YangQuan
Librería: SpringBooks, Berlin, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 45,50
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Iterative Learning Control: Robustness and Monotonic Convergence for Interval Systems
Librería: SMASS Sellers, IRVING, TX, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Iterative Learning Control: Robustness and Monotonic Convergence for Interval Systems
Librería: SMASS Sellers, IRVING, TX, Estados Unidos de America
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Iterative Learning Control
Librería: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Iterative Learning Control
Librería: Basi6 International, Irving, TX, Estados Unidos de America
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Iterative Learning Control
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Iterative Learning Control
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Iterative Learning Control
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 101,08
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Iterative Learning Control: Robustness and Monotonic Convergence for Interval Systems (Communications and Control Engineering)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 188,60
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Iterative Learning Control : Robustness and Monotonic Convergence for Interval Systems
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 168,73
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This monograph studies the design of robust, monotonically-convergent it- ative learning controllers for discrete-time systems. Iterative learning control (ILC) is well-recognized as an e cient method that o ers signi cant p- formance improvement for systems that operate in an iterative or repetitive fashion (e. g. , robot arms in manufacturing or batch processes in an industrial setting). Though the fundamentals of ILC design have been well-addressed in the literature, two key problems have been the subject of continuing - search activity. First, many ILC design strategies assume nominal knowledge of the system to be controlled. Only recently has a comprehensive approach to robust ILC analysis and design been established to handle the situation where the plant model is uncertain. Second, it is well-known that many ILC algorithms do not produce monotonic convergence, though in applications monotonic convergencecan be essential. This monograph addresses these two keyproblems by providingauni ed analysisanddesignframeworkforrobust, monotonically-convergent ILC. The particular approach used throughout is to consider ILC design in the iteration domain, rather than in the time domain. Using a lifting technique, the two-dimensionalILC system, whichhas dynamics in both the time and - erationdomains,istransformedintoaone-dimensionalsystem,withdynamics only in the iteration domain. The so-called super-vector framework resulting from this transformation is used to analyze both robustness and monotonic convergence for typical uncertainty models, including parametric interval - certainties, frequency-like uncertainty in the iteration domain, and iterati- domain stochastic uncertainty.
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Iterative Learning Control: Robustness and Monotonic Convergence for Interval Systems
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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EUR 234,17
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Añadir al carritoHardcover. Condición: Brand New. 1st edition. 230 pages. 9.00x6.00x0.50 inches. In Stock.
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Iterative Learning Control
Idioma: Inglés
Publicado por Springer London Jun 2007, 2007
ISBN 10: 1846288460 ISBN 13: 9781846288463
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 160,49
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This monograph studies the design of robust, monotonically-convergent iterative learning controllers for discrete-time systems. It presents a unified analysis and design framework that enables designers to consider both robustness and monotonic convergence for typical uncertainty models, including parametric interval uncertainties, iteration-domain frequency uncertainty, and iteration-domain stochastic uncertainty. The book shows how to use robust iterative learning control in the face of model uncertainty. 252 pp. Englisch.
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Iterative Learning Control
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 136,16
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Shows the reader how to use robust iterative learning control in the face of model uncertaintyHelps to improve the performance of repetitive electromechanical tasks, widespread in industryProvides a rounded and self-contained approach to th.
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Iterative Learning Control
Idioma: Inglés
Publicado por Springer London, Springer London Jun 2007, 2007
ISBN 10: 1846288460 ISBN 13: 9781846288463
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This monograph studies the design of robust, monotonically-convergent it- ative learning controllers for discrete-time systems. Iterative learning control (ILC) is well-recognized as an e cient method that o ers signi cant p- formance improvement for systems that operate in an iterative or repetitive fashion (e. g. , robot arms in manufacturing or batch processes in an industrial setting). Though the fundamentals of ILC design have been well-addressed in the literature, two key problems have been the subject of continuing - search activity. First, many ILC design strategies assume nominal knowledge of the system to be controlled. Only recently has a comprehensive approach to robust ILC analysis and design been established to handle the situation where the plant model is uncertain. Second, it is well-known that many ILC algorithms do not produce monotonic convergence, though in applications monotonic convergencecan be essential. This monograph addresses these two keyproblems by providingauni ed analysisanddesignframeworkforrobust, monotonically-convergent ILC. The particular approach used throughout is to consider ILC design in the iteration domain, rather than in the time domain. Using a lifting technique, the two-dimensionalILC system, whichhas dynamics in both the time and - erationdomains,istransformedintoaone-dimensionalsystem,withdynamics only in the iteration domain. The so-called super-vector framework resulting from this transformation is used to analyze both robustness and monotonic convergence for typical uncertainty models, including parametric interval - certainties, frequency-like uncertainty in the iteration domain, and iterati- domain stochastic uncertainty.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 252 pp. Englisch.
