Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning-Based Adaptive Control for Stochastic Linear Systems with Input Constraints

論文の概要: Learning-Based Adaptive Control for Stochastic Linear Systems with Input Constraints

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07040v2
Date: Sat, 17 Sep 2022 03:55:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-20 12:56:34.266781
Title: Learning-Based Adaptive Control for Stochastic Linear Systems with Input Constraints
Title（参考訳）: 入力制約付き確率線形システムの学習に基づく適応制御
Authors: Seth Siriya, Jingge Zhu, Dragan Ne\v{s}i\'c, Ye Pu
Abstract要約: そこで本研究では,加法的対象であるスカラー線形系の適応制御のための確実な等価性スキームを提案する。系が極端に安定であると仮定すると、閉ループ系状態の平均二乗有界性は証明される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8004168340068336
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose a certainty-equivalence scheme for adaptive control of scalar linear systems subject to additive, i.i.d. Gaussian disturbances and bounded control input constraints, without requiring prior knowledge of the bounds of the system parameters, nor the control direction. Assuming that the system is at-worst marginally stable, mean square boundedness of the closed-loop system states is proven. Lastly, numerical examples are presented to illustrate our results.
Abstract（参考訳）: そこで本研究では,加法を受けるスカラー線形系,すなわちガウス外乱と有界制御入力制約に対する適応制御について,システムパラメータの境界や制御方向の事前知識を必要とせず,確実性同値スキームを提案する。系が極端に安定であると仮定すると、閉ループ系の平均二乗有界性は証明される。最後に, この結果を示す数値的な例を示す。

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