<div>
	Адаптивный наблюдатель переменных состояния нелинейной нестационарной системы с неизвестными постоянными параметрами и запаздыванием в канале измерений</div>

Бобцов Алексей Алексеевич, Николаев Николай Анатольевич, Козачёк Ольга Андреевна, Оськина Ольга Владимировна

doi:10.17586/2226-1494-2023-23-4-850-853

2023 , ТОМ 23, НОМЕР 4 ( июль-август )

ISSN 2226-1494 (print), ISSN 2500-0373 (online)

Меню

Публикации

Главный редактор

НИКИФОРОВ
Владимир Олегович
д.т.н., профессор

Партнеры

doi: 10.17586/2226-1494-2023-23-4-850-853

УДК 681.5.015

Адаптивный наблюдатель переменных состояния нелинейной нестационарной системы с неизвестными постоянными параметрами и запаздыванием в канале измерений

Бобцов А.А., Николаев Н.А., Козачёк О.А., Оськина О.В.

Читать статью полностью

Язык статьи - русский

Ссылка для цитирования:

Бобцов А.А., Николаев Н.А., Козачёк О.А., Оськина О.В. Адаптивный наблюдатель переменных состояния нелинейной нестационарной системы с неизвестными постоянными параметрами и запаздыванием в канале измерений // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2023. Т. 23, № 4. С. 850–853. doi: 10.17586/2226-1494-2023-23-4-850-853

Аннотация

Рассмотрена задача оценки неизвестных постоянных параметров нелинейной нестационарной системы в условиях запаздывания в канале измерений. Целью работы является синтез адаптивного наблюдателя для нелинейной нестационарной системы, обеспечивающего асимптотическую сходимость оценок неизвестных постоянных параметров к истинным значениям. Предложен метод оценивания неизвестных постоянных параметров нелинейной нестационарной системы, базирующийся на технологии GPEBO (Generalized Parameter Estimation Based Observer). На основе технологии GPEBO выполнена параметризация исходной динамической системы к виду линейной регрессионной модели с последующей идентификацией неизвестных параметров. Для оценивания неизвестных параметров линейной регрессионной модели применен метод наименьших квадратов с фактором забывания. В рамках работы предложено расширение предыдущих результатов авторского коллектива на случай нелинейных нестационарных систем с запаздыванием в канале измерений. Предложенный алгоритм оценки параметров может использоваться для решения прикладных задач, таких как контроль технического состояния, а также в задачах синтеза систем автоматического управления.

Ключевые слова: идентификация параметров, линейная регрессия, запаздывание

Благодарности. Работа подготовлена при финансовой поддержке Российского научного фонда, грант № 22-21-00499, https://rscf.ru/project/22-21-00499.

Список литературы

Козачёк А.А., Бобцов А.А., Николаев Н.А. Адаптивный наблюдатель переменных состояния нелинейной нестационарной системы с неизвестными постоянными параметрами // arXiv. 2023. arXiv:2305.15504. https://doi.org/10.48550/arXiv.2305.15504
Ortega R., Bobtsov A., Nikolaev N., Schiffer J., Dochain D. Generalized parameter estimation-based observers: Application to power systems and chemical–biological reactors // Automatica. 2021. V. 129. P. 109635. https://doi.org/10.1016/j.automatica.2021.109635
Tranninger M., Seeber R., Zhuk S., Steinberger M., Horn M. Detectability analysis and observer design for linear time varying systems // IEEE Control Systems Letters. 2020. V. 4. N 2. P. 331–336. https://doi.org/10.1109/lcsys.2019.2927549
Tranninger M., Zhuk S., Steinberger M., Fridman L., Horn M. Non-uniform stability, detectability, and, sliding mode observer design for time varying systems with unknown inputs // arXiv. 2018. arXiv:1809.06460. https://doi.org/10.48550/arXiv.1809.06460
Bobtsov A., Nikolaev N., Slita O., Kozachek O., Oskina O. Adaptive observer for a LTV system with partially unknown state matrix and delayed measurements // Proc. of the 14^th International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops (ICUMT). 2022. P. 165–170. https://doi.org/10.1109/ICUMT57764.2022.9943429
Rugh W.J. Linear System Theory. Prentice-Hall, Inc., 1996. 581 p.
Ljung L. System identification // Signal Analysis and Prediction. Birkhäuser, Boston, MA, 1998. P. 163–173. https://doi.org/10.1007/978-1-4612-1768-8_11
Sastry S., Bodson M. Adaptive Control: Stability, Convergence and Robustness. New Jersey: Prentice-Hall, 1989. 377 p.

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License