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机构地区:[1]中国科学院数学与系统科学研究院系统控制重点实验室,北京100190
出 处:《系统科学与数学》2012年第10期1257-1265,共9页Journal of Systems Science and Mathematical Sciences
基 金:国家自然科学基金(61174042)资助课题
摘 要:研究集值系统的辨识与适应控制,这是在随着网络化和信息化发展的过程中遇到的新兴热点问题.集值系统有着广泛的实际应用背景,但其研究才刚刚起步,主要原因是其辨识和控制的可用信息非常少,只是系统输出是否属于某个集合,从而使得已有方法无法适用.总结了近年来关于集值系统的研究工作:在辨识方面,从不同的系统结构、不同的噪声情况和不同的集值情形等方面进行了深入的研究.针对性地提出了参数解耦、比例满秩输入设计、联合可辨识、经验分布函数、在线递推等有效的辨识和控制方法,得到了一系列重要结果;在适应控制方面,实现了一类集值增益系统的适应跟踪控制.所得成果从正面回答了集值系统研究的核心科学问题:即使利用极为粗糙的集值信息,仍然可以精确地估计和控制系统,而且可以构造渐近最优的算法.This paper studies the identification and adaptive control problems of the systems with set-valued observations. These systems are widely used in applications, but the research on identification and control of them is just started, since the set-valued information is only whether the system output is in some given sets. This paper gives a summary of the recent work on the subject. On the identification side, for different model structures, different system noises and different set cases, some effective methods such as parameter decoupling, full rank input design, joint identifiablity and empirical measure method are introduced. Based on these methods, the results show that the accurate estimates of the parameters can be achieved even under set-valued information. On the adaptive control side, a class of gain systems is studied, the asymptotically optimal adaptive control low is designed, and the stability of the closed-loop system is proved.
分 类 号:TP273.2[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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