×

一类离散LTV系统的显式收敛关系及其在确定性学习性能分析中的应用。 (英语) Zbl 07840625号

摘要:经典自适应控制和辨识中普遍存在一类线性时变(LTV)系统,其中参数的准确辨识与其指数稳定性密切相关。然而,对于离散LTV系统的显式收敛关系的研究还很有限。本文首先建立了一类离散LTV系统的显式收敛关系,其中通过考虑互联非受迫子系统的收敛特性,构造了严格的Lyapunov函数。其次,基于导出的显式收敛关系,建立了采样数据框架下确定性学习的性能分析。我们表明,学习速度和学习精度随着持续激励(PE)水平的提高而提高,随着标识符增益的增加而降低。此外,存在与标识符增益相关的最佳学习增益。为了说明结果,包括仿真研究。

MSC公司:

93C40型 自适应控制/观测系统
93C55美元 离散时间控制/观测系统
93二氧化碳 控制理论中的线性系统
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: DOI程序

参考文献:

[1] Isermann,R。;Matko,D。;Lachmann,K.-H.,自适应控制系统,1992年,Prentice-Hall公司·Zbl 0757.93047号
[2] K.J.Astrom,B.Wittenmark,《自适应控制应用调查》,载于《1995年第34届IEEE决策与控制会议论文集》,第641卷,1995年,第649-654页。
[3] 兰道,I.D。;罗扎诺,R。;M'Saad,M.,自适应控制,1998年,纽约施普林格
[4] Narendra,K.S。;Annaswamy,A.M.,《稳定自适应系统》,1989年,新泽西州普伦蒂斯·霍尔·兹伯利0758.93039
[5] Sastry,S。;Bodson,M.,《自适应控制:稳定性、收敛性和鲁棒性》,1989年,普伦蒂斯·霍尔:普伦蒂斯霍尔-恩格尔伍德克利夫斯,新泽西州·Zbl 0721.93046号
[6] Loria,A。;Panteley,E.,线性时变系统的一致指数稳定性:重访,系统控制快报。,47, 13-24, 2002 ·Zbl 1094.93543号
[7] Barbalat,I.,非线性振荡微分方程系统,数学版。Pures应用。,4, 267-270, 1959 ·Zbl 0090.06601号
[8] 斯隆·J·J·E。;Li,W.,《应用非线性控制》,1991年,新泽西州普伦蒂斯·霍尔-恩格尔伍德克利夫斯·Zbl 0753.93036号
[9] J.P.LaSalle,渐近稳定性标准,in:Proc。《应用数学研讨会》,第13卷,1962年,第299-307页·Zbl 0107.29303号
[10] Anderson,B.,自适应辨识中线性方程的指数稳定性,IEEE Trans。自动化。控制,2283-881977·Zbl 0346.93014号
[11] Loria,A.,MRAC型系统的显式收敛速度,Automatica,401465-14682004·Zbl 1059.93509号
[12] Loria,A。;潘特利,E。;Maghenem,M.,基于mazenc结构的模型参考自适应控制的严格Lyapunov函数
[13] Mazenc,F.,时变系统的严格Lyapunov函数,Automatica,39,349-3532003·Zbl 1011.93102号
[14] Malisoff,M。;Mazenc,F.,《严格李雅普诺夫函数的构造》,2009年,施普林格出版社:施普林格出版社,英国伦敦·Zbl 1186.93001号
[15] Rueda-Escobedo,J.G。;Moreno,J.A.,自适应控制中两个经典问题的强Lyapunov函数,Automatica,124,第109250页,2021·Zbl 1461.93449号
[16] LaSalle,J.P.,《离散过程的稳定性和控制》,2012年,施普林格科学与商业媒体
[17] Khalil,H.K.,非线性系统,2002年,普伦蒂斯·霍尔:新泽西州普伦蒂斯霍尔上鞍河·Zbl 1003.34002号
[18] Rugh,W.J.,线性系统理论,1996年,普伦蒂斯·霍尔公司·Zbl 0892.93002号
[19] 周,B。;Zhao,T.,关于离散时间线性时变系统的渐近稳定性,IEEE Trans。自动化。控制,624274-42812017·兹比尔1373.93254
[20] Geiselhart,R。;Gielen,R.H。;拉扎尔,M。;Wirth,F.R.,离散时间系统的另一个逆Lyapunov定理,系统控制快报。,70, 49-59, 2014 ·Zbl 1290.93149号
[21] A.Loria,F.Lamnabhi-Lagarigue,D.Nesic,离散时间系统一致渐近收敛的求和型条件:在识别中的应用,收录于:第44届IEEE决策与控制会议论文集,2005年,第6591-6596页。
[22] 卢,S。;Basar,T.,使用神经网络模型进行鲁棒非线性系统辨识,IEEE Trans。神经网络。,9, 407-429, 1998
[23] R.M.Sanner,J.-J.E.Slotine,《使用径向基函数网络的稳定递归识别》,1992年美国控制会议,1992年,第1829-1833页。
[24] 库尔迪拉,A.J。;Narcowich,F.J。;Ward,J.D.,使用径向基函数近似进行识别时激励的持续性,SIAM J.Control Optim。,33, 625-642, 1995 ·Zbl 0831.93015
[25] Gorinevsky,D.,关于非线性系统径向基函数网络识别中激励的持续性,IEEE Trans。神经网络。,6, 1237-1244, 1995
[26] 王,C。;Hill,D.J.,《从神经控制中学习》,IEEE Trans。神经网络。,17, 130-146, 2006
[27] 王,C。;Hill,D.J.,《识别、识别和控制的决定学习理论》,2009年,CRC出版社
[28] 王,M。;Wang,C.,学习严格反馈系统的自适应神经动态表面控制,IEEE Trans。神经网络。学习。系统。,26, 1247-1259, 2015
[29] 李,D。;Han,H。;乔,J.,非线性全状态约束系统基于确定性学习的自适应神经控制,IEEE Trans。神经网络。学习。系统。,2021
[30] Wu,W。;胡,J。;张,F。;Wang,C.,通过采样序列的确定性学习实现快速动态模式识别的新结果,IEEE Trans。神经网络。学习。系统。,1-14, 2023
[31] Chen,T。;希尔·D·J。;Wang,C.,《通过确定性学习实现多机电力系统分布式快速故障诊断》,IEEE Trans。Ind.Electron公司。,67, 4152-4162, 2020
[32] 邓,M。;王,C。;唐,M。;Zheng,T.,提取ECG信号中的心脏动力学,用于人类识别和心血管疾病分类,神经网络。,100, 70-83, 2018
[33] 袁,C。;Wang,C.,激励的持续性和确定性学习的性能,系统控制快报。,60, 952-959, 2011 ·Zbl 1231.93026号
[34] 袁,C。;Wang,C.,噪声环境中确定性学习的性能,神经计算,78,72-822012
[35] 郑涛。;Wang,C.,持续激励水平和RBF网络结构之间的关系,及其在确定性学习性能分析中的应用,IEEE Trans。赛博。,47, 3380-3392, 2017
[36] Wu,W。;王,C。;Yuan,C.,从抽样数据中进行确定性学习,神经计算,358456-4662019
[37] 杨,C。;陈,J。;Ju,Z.,具有神经学习增强技能转移控制的仿人双臂机器人视觉伺服,国际机器人学杂志。,第15条,第1750023页,2018年
[38] Loria,A。;杰拉尔多,E。;Sofia,A.,永磁同步电机的全局自适应线性控制,国际。J.改编。控制信号处理。,28, 971-986, 2014 ·兹比尔1337.93046
[39] 姜瑜。;杨,C。;Dai,S.,《确定性学习增强无人直升机的中性网络控制》,Int.J.Adv.Robot。系统。,第13条,第1729881416671118页,2016年
[40] Bai,E.-W。;Sastry,S.S.,离散时间自适应控制中激励的持续性、充分丰富性和参数收敛,系统控制快报。,6, 153-163, 1985 ·Zbl 0568.93043号
[41] 王,M。;Shi,H。;王,C。;Fu,J.,离散时间严格反馈系统自适应神经控制的动态学习,IEEE Trans。神经网络。学习。系统。,33, 3700-3712, 2022
[42] 弗拉德科夫,A.L。;Evans,R.J.,《混沌控制:工程方法与应用》,年。版本控制,29,33-562005
[43] Sarangapani,J.,非线性离散时间系统的神经网络控制,2006,CRC出版社·Zbl 1123.93010号
[44] Rossler,O.E.,《连续混沌方程》,《物理学》。莱特。A、 57397-3981976年·Zbl 1371.37062号
[45] 陈,G。;Dong,X.,《从混沌到秩序:方法论、观点和应用》,1998年,《世界科学》·Zbl 0908.93005号
[46] Willems,J.C.,耗散动力系统第一部分:一般理论,Arch。定额。机械。分析。,45221-351972年·Zbl 0252.93002号
[47] R.H.Gielen,M.Lazar,互联系统稳定性分析的非保守耗散性和小增益条件,收录于:2012年IEEE第51届IEEE决策与控制会议,CDC,2012年,第4187-4192页。
[48] 莱拉·D·S。;Nesic,D.,参数化互联ISS系统基于离散时间Lyapunov的小收益定理,IEEE Trans。自动化。控制,481783-17882003·Zbl 1364.93572号
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。