2차 비선형 시스템 동시 상태·파라미터 추정
본 논문은 2차 비선형 정적 시스템에 대해 출력만 이용하는 동시 상태와 파라미터 추정 방법을 제안한다. 기존의 영구적 자극(PE) 요구를 완화하고, 유한 시간 구간의 충분한 흥분만으로 파라미터 수렴을 보장한다. 적응형 관측기를 통해 속도 상태를 추정하고, 저장된 데이터(히스토리 스택)를 활용한 동시 학습(concurrent learning) 기법으로 파라미터를 업데이트한다. Lyapunov 기반 분석을 통해 상태·파라미터 오차가 균일하게 궁극적…
저자: Rushikesh Kamalapurkar
**1. 서론 및 연구 배경**
자동화와 자율 시스템의 복잡도가 증가함에 따라, 시스템 파라미터의 실시간 식별은 제어 성능과 안전성 확보에 필수적이다. 전통적인 적응 제어는 추적 성능 향상에 초점을 맞추며, 파라미터 수렴을 위해 영구적 자극(PE) 조건을 요구한다. 그러나 PE는 추가적인 신호 삽입을 필요로 하며, 이는 기계적 피로와 성능 저하를 초래한다. 최근 동시 학습(concurrent learning) 기법은 저장된 데이터를 활용해 ‘유한 시간 흥분’만으로도 파라미터 수렴을 가능하게 하였지만, 대부분 전 상태 피드백과 상태 미분이 전제되었다.
**2. 문제 정의**
본 논문은 다음 형태의 2차 비선형 시스템을 고려한다.
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