使用带记忆的双层滤波器架构的切换仿射系统在线自适应辨识
系统与控制
2022-04-08 v1 系统与控制
摘要
本文提出了一种用于多输入多输出(MIMO)切换仿射系统的在线自适应辨识方法，可保证参数收敛。该方法使用一族在线参数估计器，配备双层低通滤波器架构，以促进各子系统的参数学习与辨识。滤波器以预测误差的形式捕获未知参数的信息，该预测误差被用于参数估计算法中。该方法的一个显著特征——也是其区别于以往大多数结果之处——在于使用了一个存储滤波器值的记忆库，从而在子系统的活跃和非活跃阶段均能促进参数学习。具体而言，子系统前一活跃阶段的学习经验被保留在记忆中，并用于其后续活跃和非活跃阶段的参数学习。此外，引入了间歇初始激励(IIE)的新概念，将先前建立的初始激励(IE)条件推广至切换系统框架。结果表明，IIE 足以确保切换系统参数的指数收敛。
引用
@article{arxiv.2204.03338,
title = {Online Adaptive Identification of Switched Affine Systems Using a Two-Tier Filter Architecture with Memory},
author = {Pritesh Patel and Sayan Basu Roy and Shubhendu Bhasin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.03338},
year = {2022}
}