I Allgemeine Einführung in die iterative Lernsteuerung. - Eine kurze Geschichte der iterativen Lernsteuerung. - Die Grenzen der iterativen Lernsteuerung. - II Eigenschaftsanalyse der iterativen Lernsteuerung. - Robustheit und Konvergenz eines iterativen Lerncontrollers vom PD-Typ. - Die Fähigkeit des Lernens ergibt sich aus der Passivität und Dissipativität der Systemdynamik. - Zur iterativen Lernsteuerung von Stichprobendatensystemen. - Iterative Lernsteuerung hoher Ordnung von zeitdiskreten nichtlinearen Systemen unter Verwendung des aktuellen Iterationsverfolgungsfehlers. - III Die Designprobleme der iterativen Lernsteuerung. - Entwerfen von iterativen Lern- und repetitiven Controllern. - Entwurf eines ILC für lineare Systeme mit Zeitverzögerung und Anfangszustandsfehler. - Entwurf einer auf quadratischen Kriterien basierenden iterativen Lernsteuerung. - Robuster ILC mit Stromrückkopplung für unsichere Linearsysteme. - IV Integration von iterativer Lernsteuerung mit anderen intelligenten Steuerungen. - Modellieren Sie die Referenz-Lernsteuerung mit einem Wavelet-Netzwerk. - Neural-basierte iterative Lernsteuerung. - Adaptive Lernsteuerung robotischer Systeme und ihre Erweiterung auf eine Klasse nichtlinearer Systeme. - Direkte Lernkontrolle von ungleichmäßigen Trajektorien. - Systemidentifikation und Lernsteuerung. - V Implementierungen der iterativen Lernsteuerungsmethode. - Modellbasierte prädiktive Regelung kombiniert mit iterativem Lernen für Batch- oder repetitive Prozesse. - Iterative Lernregelung mit nicht standardisierten Annahmen, die auf die Steuerung des Gas-Metall-Lichtbogenschweißens angewendet werden. - Robuste Steuerung des funktionellen neuromuskulären Stimulationssystems durch zeitdiskretes, iteratives Lernen. - Über die Herausgeber. Sprache: Englisch