Iterative Learning Control for Network Systems under Constrained Information Communication (Intelligent Control and Learning Systems)

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Iterative Learning Control for Network Systems under Constrained Information Communication (Intelligent Control and Learning Systems)

Xiong, Wenjun/ Luo, Zijian/ Ho, Daniel W. C.

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Springer Nature（2025/03発売）
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製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版／ページ数 223 p.
言語 ENG
商品コード 9789819709281

Full Description

This book focuses on the subject area of Network Systems and Control Theory, providing a comprehensive examination of the dynamic behavior of networked systems operating under communication constraints. It introduces innovative iterative learning control strategies that aim to ensure stability, consistency, and security of networked systems. The field of networked systems has garnered significant interest from scientists and engineers across various disciplines, including information, electrical, transportation, life, social, and management sciences. This book consistently addresses a wide range of issues related to networked systems, emphasizing the critical impact of communication constraints on stability and security. It highlights the effectiveness and importance of iterative learning methods in tackling these challenges.
Suitable for both undergraduate and graduate students interested in networked systems and iterative learning control, this book alsoserves as a valuable resource for university faculty and engineers engaged in complex systems, control theory research, and real-world applications. Its broad appeal extends to professionals working in related fields, seeking a deeper understanding of networked systems and their control mechanisms.

Introduction.- Consensus under Event-Triggered Transmission and Quantization.- Consensus under Limited Information Communication.- Consensus under Switching Topology and Observer Information.- Tracking under Measurable and Unmeasurable State Information.- Tracking under Saturated Finite Interval and HNN-Structural Output.- Tracking Based on Discontinuous Learning Control Strategy.- Finite-iteration Learning Tracking with Packet Losses.- Finite-Iteration Learning Tracking with FlexRay Communication Protocol.- Multi-layered Sampled-data Tracking under Cooperative-Antagonistic Interactions.- Stability of Multilayer Supply Chain Networks with Constraints.- Security of Network Systems under Cyber-Attack