一类激励条件下时变系统自适应控制中的参数估计

本文提出一种用于一类时变对象自适应控制的新型参数估计算法。该算法的主要特征是时变学习率矩阵，其使得在激励条件满足时参数估计误差轨迹以指数速度趋于一个紧集。该算法可用于存在未知且时变参数的广泛问题类。结果表明，该算法保证了系统状态与参数误差的全局有界性，并避免了常用于构造关键回归信号的滤波方法。此外，给出了这些误差在有限激励与持续激励下均以指数速度趋于紧集的时间区间。相较于时变遗忘因子，使用了投影算子以确保学习率矩阵的有界性。提供了数值仿真以补充理论分析。