积分并发学习：自适应控制与参数收敛，无需PE或状态导数
摘要：并发学习是一种最近发展起来的自适应更新方案，可以在不需要持续激励的情况下保证参数收敛。然而，该技术需要对状态导数进行估算，而状态导数通常无法直接感知，因此必须进行估计。本文提出了一种新的积分并发学习方法，可以在维持参数收敛性的同时，消除对状态导数估计的需求。蒙特卡洛模拟结果表明，与传统的导数公式相比，该方法具有更好的抗噪性。
作者：Anup Parikh and Rushikesh Kamalapurkar and Warren E. Dixon
论文ID：1512.03464
分类：Systems and Control
分类简称：cs.SY
提交时间：2021-07-07