谢胜利，华南理工大学电子与信息学院教授、博士生导师、国家杰出青年科学基金获得者。现任电子与信息学院副院长、无线电与自动控制研究所副所长。1997年3月获华南理工大学工学博士学位，1998年9月于华南理工大学通信与电子学博士后流动站出站，其间于1997年4月-1997年11月在中国科学院“系统与控制开放实验室”做高访。1993年被湖北省政府授予“湖北省有突出贡献的中青年专家”称号，1996年被选拔为湖北省首批“跨世纪学科带头人”，1998年入选广东省“千百十人才工程”省级学科带头人培养对象．2004年入选广东省“千百十人才工程”国家级学科带头人培养对象。2002年获教育部“跨世纪优秀人才基金”，2003年获国家杰出青年科学基金。1996年被广东团省委授于“广东省十佳优秀博士生”称号，2002年被教育部授予“全国高校优秀骨干教师”称号。

    《迭代学习控制的理论与应用》主要介绍非线性系统迭代学习控制的基本理论与设计方法及一些应用成果。作者根据近几年非线性系统迭代学习控制的进展，以作者们获得的多个国家自然科学基金的研究成果为主线，系统的介绍国内外在这一领域的发展动态和研究成果。主要内容包括：应用背景介绍，PID型学习算法，基于小波逼近的学习算法，基于2-D系统理论的学习算法，基于离散采样的学习算法，基于下三角矩阵理论的学习算法，基于算子谱理论的学习算法，基于多次误差的学习算法，基于遗忘因子的学习算法，基于向量图的几何分析学习算法；所涉及的系统包括；连续系统、离散系统、分布参数系统、滞后广义系统、非最小相位系统。另外，介绍了迭代学习控制在9种不同情况下的应用。

第一章 绪论
1．1 迭代学习控制概述
1．2 迭代学习控制的研究背景
1．3 研究现状及存在的问题
1．4 本书的主要内容安排
参考文献

第二章 连续系统的迭代学习控制
2．1 引言
2．2 PID型迭代学习控制算法
2．3 具有全局收敛的迭代学习算法
2．4 基于小波逼近的迭代学习控制
2．5 具有初始误差的迭代学习算法
2．6 时滞非线性系统的采样迭代学习控制
2．7 小结
参考文献

第三章 离散系统的迭代学习控制
3．1 引言
3．2 非线性离散系统的学习控制算法
3．3 高阶迭代学习控制算法
3．4 基于下三角矩阵理论的学习算法
3．5 基于2-D系统理论的学习算法
3．6 基于算子谱理论的学习控制算法
3．7 小结
参考文献

第四章 分布参数系统的迭代学习控制
4．1 引言
4．2 定义与引理
4．3 不确定线性分布参数系统的迭代学习控制
4．4 非线性分布参数系统跟踪控制的学习算法
4．5 小结
参考文献

第五章 退化系统的迭代学习控制
5．1 引言
5．2 问题的提出
5．3 解决问题的基本思路
5．4 稳定流形的设计
5．5 流形的吸引性
5．6 简单讨论
5．7 小结
参考文献

第六章 滞后广义系统的迭代学习控制
6．1 引言
6．2 问题的提出与转化
6．3 误差估计
6．4 收敛性分析
6．5 简单讨论
6．6 小结
参考文献

第七章 具有遗忘因子的迭代学习控制
7．1 不确定初始条件学习控制的遗忘因子算法
7．2 机器人系统跟踪控制的遗忘因子算法
7．3 鲁棒输出跟踪的遗忘因子算法
7．4 关于几类遗忘因子算法的讨论
7．5 基于信息综合的遗忘因子算法
7．6 小结
参考文献

第八章 迭代学习控制的几何分析方法
8．1 基于几何分析的迭代学习控制算法I
8．2 基于几何分析的迭代学习控制算法II
8．3 基于几何分析的迭代学习控制算法III
8．4 小结
参考文献

第九章 非最小相位系统的最优迭代学习控制
9．1 引言
9．2 问题描述
9．3 基于稳定逆的迭代学习控制I
9．4 仿真研究
9．5 小结
参考文献

第十章 迭代学习控制的各类应用
10．1 在倒立摆控制上的应用
10．2 在机器人系统上的应用
10．3 在均热炉温度控制上的应用
10．4 在高速热处理系统中晶片温度控制上的应用
10．5 在无缝钢管张减过程壁厚控制上的应用
10．6 在工业过程控制中的应用
10．7 在功能神经电刺激系统上的应用
10．8 在注塑机控制中的应用
10．9 在烟叶发酵系统中的应用
10．10 小结
参考文献