Ослабление условия реализуемости процедуры динамического расширения и смешивания

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Предлагается обобщение процедуры динамического расширения и смешивания, которое в отличие от базовой процедуры, во-первых, гарантирует убывание ошибки идентификации неизвестных параметров при выполнении условия частичного конечного возбуждения регрессора, а во-вторых, при частичном неисчезающем возбуждении регрессора с рангом не менее единицы обеспечивает экспоненциальную сходимость к нулю ошибки слежения за регрессионной функцией.

Об авторах

А. И Глущенко

Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

Email: aiglush@ipu.ru
Moscow, Russia

К. А Ласточкин

Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: lastconst@yandex.ru
Moscow, Russia

Список литературы

  1. Ortega R., Nikiforov V., Gerasimov D. On Modified Parameter Estimators for Identification and Adaptive Control. A Unified Framework and Some New Schemes // Annual Reviews in Control. 2020. V. 50. P. 278-293.
  2. Aranovskiy S., Bobtsov A., Ortega R., Pyrkin A. Performance Enhancement of Parameter Estimators via Dynamic Regressor Extension and Mixing // IEEE Trans. Automat. Control. 2016. V. 62, No. 7. P. 3546-3550.
  3. Glushchenko A.I., Petrov V.A., Lastochkin K.A. I-DREM: Relaxing the Square Integrability Condition // Autom. Remote Control. 2021. V. 82. No. 7. P. 1233-1247.
  4. Korotina M., Romero J.G., Aranovskiy S., Bobtsov A., Ortega R. A New On-Line Exponential Parameter Estimator without Persistent Excitation // Sys. Control Letters. 2022. V. 159. P. 1-10.
  5. Wang L., Ortega R., Bobtsov A., Romero J.G., Yi B. Identifiability implies robust, globally exponentially convergent on-line parameter estimation: Application to model reference adaptive control // arXiv preprint arXiv:2108.08436. 2021. P. 1-16.
  6. Wang J., Efimov D., Aranovskiy S., Bobtsov A. Fixed-Time Estimation of Parameters for Non-Persistent Excitation // European J. Control. 2020. V. 55. P. 24-32.
  7. Yi B., Ortega R. Conditions for convergence of dynamic regressor extension and mixing parameter estimators using LTI filters // IEEE Trans. Automat. Control. 2022. P. 1-6.
  8. Aranovskiy S., Ushirobira R., Korotina M., Vedyakov A. On preserving-excitation properties of Kreisselmeiers regressor extension scheme // IEEE Trans. Automat. Control. 2022. P. 1-6.
  9. Sastry S., Bodson M. Adaptive Control - Stability, Convergence, and Robustness. N.J.: Prentice Hall, 1989.
  10. Kreisselmeier G., Rietze-Augst G. Richness and Excitation on an Interval-with Application to Continuous-Time Adaptive Control // IEEE Trans. Automat. Control. 1990. V. 35. No. 2. P. 165-171.
  11. Roy S.B., Bhasin S. Novel Model Reference Adaptive Control Architecture Using Semi-Initial Excitation-Based Switched Parameter Estimator // Int. J. Adaptive Control Signal Proc. 2019. V. 33. No. 12. P. 1759-1774.
  12. Glushchenko A., Lastochkin K. Robust Time-Varying Parameters Estimation Based on I-DREM Procedure // IFAC-PapersOnLine. 2022. V. 55. No. 12. P. 91-96.
  13. Ovcharov A., Vedyakov A., Kazak S., Bespalov V., Pyrkin A., Bobtsov A. Flux Observer for The Levitated Ball with Relaxed Excitation Conditions // Proc. European Control Conf. 2021. P. 2334-2339.
  14. Ovcharov A., Vedyakov A., Kazak S., Pyrkin A. Overparameterized model parameter recovering with finite-time convergence // Int. J. Adapt. Control. Signal Process. 2022. P. 1305-1325.
  15. Tihonov A.N. Solution of incorrectly formulated problems and the regularization method // Soviet Math. 1963. V. 4. P. 1035-1038.
  16. Hansen P.C. The Truncated SVD as a Method For Regularization // BIT Num. Math. 1987. V. 27. No. 4. С. 534-553.
  17. Meyer C.D. Matrix Analysis and Applied Linear Algebra. Siam, 2000.
  18. Glushchenko A.I., Lastochkin K.A., Petrov V.A. Normalization of Regressor Excitation in the Dynamic Extension and Mixing Procedure // Autom. Remote Control. 2022. Vol. 83. No. 1. P. 17-31.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2023