萨默·瑞奇 最小二乘参数估计的连续时间框架。 （英语） Zbl 1309.93161号 Automatica公司 50，第12号，3276-3280（2014）. 摘要：本文提出了一种基于演化方程的最小二乘参数估计方法的连续时间框架。研究了标准状态空间表示中的非线性系统，这些系统在未知常数参数下是线性的。研究了两个估计量。第一个由线性演化方程组成，而第二个由脉冲线性演化方程构成。本文讨论了与所提出的估计量有关的一些理论方面：解的唯一性和允许确定未知参数的吸引平衡点。利用负指数Sobolev空间对噪声进行建模，提出了噪声测量下估计的确定性框架。噪音可能很大。从电子设备发出的具体信号用于讨论数字方面。 引用于1文件 MSC公司： 93E10型 随机控制理论中的估计与检测 93立方厘米 控制理论中的非线性系统 93E24型 随机控制系统的最小二乘法及其相关方法 关键词：演化方程；参数估计；最小二乘法；Sobolev空间；噪声下的估计 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Riachy}，Automatica 50，第12号，3276-3280（2014；Zbl 1309.93161） 全文： 内政部 哈尔 参考文献： [1] 亚当斯，R.A。；Fournier，J.F.，Sobolev spaces（2003），学术出版社·Zbl 1098.46001号 [2] 贝克，S。；Scharstein，D。；刘易斯，J.P。；罗斯，S。；布莱克，M.J。；Szeliski，R.，《光流数据库和评估方法》，《国际计算机视觉杂志》，92，1，1-31（2011） [3] 恩格尔，K.-J。；Nagel，R.，线性发展方程的单参数半群（2000），Springer-Verlag·Zbl 0952.47036号 [4] Evans，L.C.，（偏微分方程。偏微分方程，数学研究生（1997），AMS），（第7章）·Zbl 0902.35001号 [5] 弗利斯，M。；乔恩，C。；Sira-Ramirez，H.，《非线性估计很容易》，《国际建模识别与控制杂志》，4，1，12-27（2008） [6] 弗利斯，M。；Sira-Ramirez，H.，线性识别的代数框架，ESAIM。控制、优化和变分计算，9，151-168（2003）·Zbl 1063.93014号 [7] 喇叭，B.K.P。；Schunck，B.G.，《确定光流》，《人工智能》，第17期，第185-203页（1981年）·Zbl 1497.68488号 [8] Ioannou，P。；Fidan，B.，自适应控制教程（2006），SIAM（第2章）·Zbl 1116.93001号 [9] Krstic，M.，《关于在非线性系统的识别和自适应控制中使用无回归滤波的最小二乘更新》，Automatica，45，731-735（2009）·Zbl 1168.93418号 [10] Krstic，M。；Kanellakopoulos，I。；Kokotović，P.，非线性和自适应控制设计（1995），威利：威利纽约，（第5章和第6章）·Zbl 0763.93043号 [11] Krstic，M。；Kokotović，P.，带控制器-标识符分离和交换的自适应非线性设计，IEEE自动控制汇刊，40，3，426-440（1995）·Zbl 0821.93048号 [12] Ljung，L.，《用户系统识别理论》（1999），普伦蒂斯·霍尔 [13] Mboup，M。；乔恩，C。；Fliess，M.，噪声环境中零化子的数值微分，数值算法，50439-467（2009）·Zbl 1162.65009号 [14] Pazy，A.，线性算子的半群及其在偏微分方程中的应用（1983），Springer Verlag·Zbl 0516.47023号 [15] 萨斯特里，S。；Bodson，M.，自适应控制：稳定性、收敛性和鲁棒性（1989），Prentice Hall，（第3章）·Zbl 0721.93046号 [16] Sastry，S。；Isidori，A.，线性化系统的自适应控制，IEEE自动控制汇刊，34，11，1123-1131（1989）·Zbl 0693.93046号 [17] Zheng，S.，非线性演化方程（2004），Chapman&Hall/CRC·Zbl 1085.47058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。