基于最小二乘的直接自适应控制的李雅普诺夫分析
系统与控制
2022-04-04 v2 系统与控制
最优化与控制
摘要
为简化李雅普诺夫分析，自适应控制策略通常基于梯度方法设计。然而，在适当选择设计参数的情况下，基于最小二乘（LS）的参数辨识器在收敛速度和抗测量噪声鲁棒性方面表现出优于基于梯度方法的暂态性能。另一方面，由于难以将基于LS的自适应律集成到直接自适应控制方法中（后者始于某个类李雅普诺夫代价函数并被驱动至零的（邻域）），大多数基于LS的自适应控制过程通过间接自适应控制方法设计。本文提出一种形式化的构造性分析框架，将递推最小二乘参数辨识与直接自适应控制相集成。为此，提出一种类李雅普诺夫函数用于分析以获得自适应律，从而保证参数的指数收敛。通过Matlab/Simulink和CarSim仿真研究了所提方法在自适应巡航控制设计中的应用，验证了分析结果。
引用
@article{arxiv.2007.08578,
title = {Lyapunov Analysis of Least Squares Based Direct Adaptive Control},
author = {Nursefa Zengin and Baris Fidan and Ladan Khoshnevisan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.08578},
year = {2022}
}
备注
This is the second version of the arXiv:2007.08578 in Arxiv and it is submitted to IEEE CDC 2022. 8 pages, 3 figures