具有松弛激励条件与遗忘因子的非线性回归方程最小二乘参数估计新方法
动力系统
2022-05-03 v1
摘要
本文提出一种新型高性能最小二乘参数估计器。该估计器的主要特征为：(i) 对所有可辨识线性回归方程保证全局指数收敛；(ii) 引入遗忘因子使其保持对时变参数的警觉性；(iii) 得益于增加的混合步骤，其基于一组标量回归方程，确保了更优的瞬态性能；(iv) 适用于验证单调性条件的非线性参数化回归以及一类具有切换时变参数的系统；(v) 证明其相对于加性扰动是输入有界-状态有界稳定的；(vi) 给出了估计器的连续与离散时间版本。所提估计器的优越性能通过文献中报道的一系列例子加以说明。
引用
@article{arxiv.2205.00099,
title = {A New Least Squares Parameter Estimator for Nonlinear Regression Equations with Relaxed Excitation Conditions and Forgetting Factor},
author = {Romeo Ortega and Jose Guadalupe Romero and Stanislav Aranovskiy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.00099},
year = {2022}
}