Optimal Iterative Learning Control

Dieses Buch stellt einen optimalen Rahmen für die Entwicklung von iterativer Regelung (ILC) aus der Perspektive des Endbenutzers vor. Das zentrale Thema ist das Verständnis der Modelldynamik, die Entwicklung einer systematischen Vorgehensweise zur Aktualisierung der Eingangsgrößen und deren Beitrag zu einem erfolgreichen Algorithmusdesign. Die Autoren diskutieren die vielfältigen Anwendungen von ILC in industriellen Systemen, wie beispielsweise in der Robotik und beim mechanischen Prüfung. Der Text behandelt verschiedene optimale ILC-Designmethoden, darunter gradientenbasierte und normoptimale ILC. Ihre Konvergenzeigenschaften werden beschrieben, und detaillierte Designrichtlinien, einschließlich Mechanismen zur Leistungsverbesserung, werden vorgestellt. Die Leser erhalten ein klares Bild von der Funktionsweise von ILC und den Vorteilen des optimierungsbasierten Ansatzes, von den grundlegenden Konzepten und mathematischen Grundlagen des Problems der Algorithmusentwicklung bis hin zur Auswirkung der verfügbaren Parameter, die eine Beschleunigung der algorithmischen Konvergenz ermöglichen. Drei Fallstudien zu Robotikplattformen, einer elektromechanischen Maschine und einer robotergestützten Schlaganfallrehabilitation sind enthalten, um die Anwendung dieser Methoden in der realen Welt zu demonstrieren. Mit seinem Fokus auf grundlegende Konzepte, detaillierten Designrichtlinien und Beispielen für Vorteile ist "Optimal Iterative Learning Control" sowohl für Praktiker als auch für akademische Forscher von großem Wert.