Adaptive Observer of State and Disturbances for Linear Overparameterized Systems

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The problem of state reconstruction is considered for a class of linear systems with timeinvariant unknown parameters and overparameterization that are affected by external perturbations
generated by a known exosystem with unknown initial conditions. An extended adaptive observer is proposed, which, in contrast to existing approaches, solves state and perturbation adaptive estimation problems for systems that are not represented in the observer canonical form. The obtained theoretical results are validated via mathematical modeling.

作者简介

A. Glushchenko

Trapeznikov Institute of Control Sciences, Russian Academy of Sciences

Email: aiglush@ipu.ru
Moscow, Russia

K. Lastochkin

Trapeznikov Institute of Control Sciences, Russian Academy of Sciences

编辑信件的主要联系方式.
Email: lastconst@yandex.ru
Moscow, Russia

参考

  1. Хлебников М.В., Поляк Б.Т., Кунцевич В.М. Оптимизация линейных систем при ограниченных внешних возмущениях (техника инвариантных эллипсоидов) // АиТ. 2011. № 11. С. 9-59.
  2. Khalil H.K., Praly L. High-gain observers in nonlinear feedback control // Int. J. Robust Nonlinear Control. 2014. V. 24. No. 6. P. 993-1015.
  3. Краснова С.А., Уткин В.А. Каскадный синтез наблюдателей состояния динамических систем. М.: Наука, 2006.
  4. Shtessel Y., Edwards C., Fridman L., Levant A. Sliding mode control and observation. New York: Springer New York, 2014.
  5. Ioannou P., Sun J. Robust Adaptive Control. N.Y.: Dover, 2013.
  6. Narendra K.S., Annaswamy A.M. Stable Adaptive Systems. Courier Corporation, 2012.
  7. Carroll R., Lindorff D. An adaptive observer for single-input single-output linear systems // IEEE Trans. Automat. Control. 1973. V. 18. No. 5. P. 428-435.
  8. Kudva P., Narendra K.S. Synthesis of an adaptive observer using Lyapunov's direct method // Int. J. Control. 1973. V. 18. No. 6. P. 1201-1210.
  9. Luders G., Narendra K.S. Stable adaptive schemes for state estimation and identification of linear systems // IEEE Trans. Automat. Control. 1974. V. 19. No. 6. P. 841-847.
  10. Kreisselmeier G. Adaptive observers with exponential rate of convergence // IEEE Trans. Automat. Control. 1977. V. 22. No. 1. P. 2-8.
  11. Katiyar A., Roy S.B., Bhasin S. Initial Excitation Based Robust Adaptive Observer for MIMO LTI Systems // IEEE Trans. Automat. Control. 2022.
  12. Bobtsov A., Pyrkin A., Vedyakov A., Vediakova A., Aranovskiy S. A Modification of Generalized Parameter-Based Adaptive Observer for Linear Systems with Relaxed Excitation Conditions // IFACPapersOnLine. 2022. V. 55. No. 12. P. 324-329.
  13. Glushchenko A., Lastochkin K. Exponentially Stable Adaptive Observation for Systems Parameterized by Unknown Physical Parameters // arXiv preprint arXiv:2212.08405. 2022. P. 1-6.
  14. Aranovskiy S., Ushirobira R., Korotina M., Vedyakov A. On preserving-excitation properties of Kreisselmeiers regressor extension scheme // IEEE Trans. Automat. Control. 2022. P. 1-6.
  15. Bhattacharyya S.P., De Souza E. Pole assignment via Sylvester's equation // Syst. Control Lett. 1982. V. 1, No. 4. P. 261-263.
  16. Dudarenko N.A., Slita O.V., Ushakov A.V. Algebraic conditions of generalized modal control // IFAC Proc. Volumes. 2012. V. 45. No. 13. P. 150-155.
  17. Poznyak A.S. Advanced mathematical tools for automatic control engineers, Elsevier Science, 2009.
  18. Глущенко А.И., Ласточкин К.А., Петров В.А. Адаптивное управление с гарантией экспоненциальной устойчивости. Часть I. Объекты с постоянными параметрами // АиТ. 2022. № 4. С. 62-99.
  19. Ortega R., Nikiforov V., Gerasimov D. On modified parameter estimators for identification and adaptive control. A unified framework and some new schemes // Ann. Rev. Control. 2020. V. 50. P. 278-293.
  20. Katiyar A., Basu Roy S., Bhasin S. Finite excitation based robust adaptive observer for MIMO LTI systems // Int. J. Adaptive Control Signal Proc. 2022. V. 36. No. 2. P. 180-197.
  21. Glushchenko A., Lastochkin K. Extended Adaptive Observer for Linear Systems with Overparametrization // Proceedings of 2023 31st Mediterranean Conference on Control and Automation (MED). Limassol: IEEE, 2023. P. 789-794.
  22. Polyak B.T., Smirnov G. Large deviations for non-zero initial conditions in linear systems // Automatica. 2016. V. 74. P. 297-307.
  23. Glushchenko A., Lastochkin K. Parameter Estimation-Based Observer for Linear Systems with Polynomial Overparametrization // Proceedings of 2023 31st Mediterranean Conference on Control and Automation (MED). Limassol: IEEE, 2023. P. 795-799.
  24. Никифоров В.О. Наблюдатели внешних детерминированных возмущений II. Объекты с неизвестными параметрами // АиТ. 2004. № 11. C. 40-48.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © The Russian Academy of Sciences, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».