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潘永平;斯坦尼斯拉夫·阿拉诺夫斯基;阿列克谢·博布佐夫;于浩勇

在足够的激励下从自适应控制中有效学习。 （英语） Zbl 1418.93280号

国际J鲁棒非线性控制 29，第10号，3111-3124（2019）.
摘要：参数收敛在自适应控制中是可取的，因为它增强了闭环系统的整体稳定性和鲁棒性。在现有的在线历史数据（OHD）驱动的参数学习方案中，所有OHD都被用来更新参数估计，从而在充分激励（SE）条件下保证参数收敛，该条件严格弱于经典的持续激励条件。然而，所有OHD的利用不仅导致可能的无限适应，而且失去了处理缓慢时变不确定性的灵活性。本文提出了一种有效的OHD驱动的自适应控制参数学习方案，其中专门设计了一个变量遗忘因子，并配备了估计误差反馈，从而在SE条件下实现了指数参数收敛，而没有上述缺点。将所提出的参数学习方案与直接自适应控制相结合，构造了一种基于OHD的复合学习控制策略。数值结果验证了该方法的有效性。

引用于11文件

MSC公司：

93E35型 随机学习与自适应控制
93C40型 自适应控制/观测系统
93立方厘米 控制理论中的非线性系统

关键词：

自适应控制;复合学习;数据驱动控制;非线性系统;参数估计
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Pan}等人，《国际鲁棒非线性控制》29，No.10，3111--3124（2019；Zbl 1418.93280）
全文： DOI程序

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