Семинары
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Ближайшие семинары
Календарь семинаров
Список семинаров
Архив по годам
Регистрация семинара

Поиск
RSS
Ближайшие семинары






Общемосковский постоянный научный семинар «Теория автоматического управления и оптимизации»
25 мая 2021 г. 11:30–13:00, г. Москва, вебинар ZOOM, идентификатор конференции 425 322 745 Для получения ссылки и пароля напишите e-mail на stefa@ipu.ru (+копия ipuranseminar@gmail.com).
 


Метод обеспечения экспоненциальной сходимости оценки неизвестных параметров в условиях отсутствия постоянного возбуждения регрессора и его приложения в схемах адаптивного управления

А. И. Глущенко, Петров В.А., Ласточкин К.А.

Старооскольский технологический институт (филиал МИСиС)

Количество просмотров:
Эта страница:40

Аннотация: В последние годы в отечественной и зарубежной литературе появилось множество публикаций, посвященных ослаблению требования постоянного возбуждения (Persistent Excitation – PE) для экспоненциальной сходимости параметрической ошибки в градиентных схемах идентификации постоянных параметров линейной регрессии, применяемых в задачах адаптивного управления LTI объектами на основе MRAC. Многие известные решения основываются на схемах расширения и фильтрации регрессора Dynamic Regressor Extension (DRE) и Memory Regressor Extension (MRE) для ослабления PE до требования начального возбуждения (Initial Excitation – IE). Однако, упомянутые решения не являются универсальными, поскольку, в частности, в уравнениях фильтров содержатся незамкнутые отрицательной обратной связью интеграторы, чувствительные к шумам.
Поэтому авторами доклада были предложены следующие решения, которые и предлагается обсудить:
1) для процедуры MRE был предложен интегральный фильтр с экспоненциальным списыванием, что позволило ослабить требование PE до IE, обеспечивая при этом ограниченность регрессора, а также экспоненциальную сходимость параметрической ошибки к нулю или ограниченному множеству (при наличии возмущений);
2) указанная выше процедура MRE с новым фильтром была применена для регрессии, обработанной известным подходом динамического расширения регрессора и смешивания (DREM). Полученная совокупность процедур была названа I-DREM. Она позволила обеспечить процессу оценки параметров регрессии экспоненциальную сходимость при выполнении требования IE;
3) процедура I-DREM была применена для решения задачи адаптивного управления LTI MIMO объектами. Такая система управления, не требуя знания матрицы и/или знака матрицы B объекта, позволяет: а) обеспечить экспоненциальную сходимость ошибки по параметрам регулятора при выполнении IE, б) сделать такую сходимость монотонной, в) рассчитывать скорость адаптации в режиме онлайн по текущему значению регрессора.

ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru
 
Обратная связь:
 Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2022