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Learning Identification of Time Varying Parameters in Nonlinear Systems With Initial State Learning

机译：具有初始状态学习的非线性系统时变参数的学习识别

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For a class of nonlinear systems with unknown time varying parameters,a iterative learning identification method with initial state learning is proposed.The method uses the operator theory to prove that the output of identification can track the expected trajectory completely after the iterative learn of system under the arbitrary initial state,and provides the sufficient convergent condition by the spectral radius form of the method.This method not only can realize the complete identification of nonlinear systems’ unknown time varying parameters in finite time horizon,but also can solve the problem that the iterative learning identification needs the rigid repetition of initial state.Simulation results verify the validity of the proposed method.
机译：针对一类具有未知时变参数的非线性系统，提出了一种具有初始状态学习的迭代学习识别方法。该方法利用算子理论证明了在迭代学习系统的情况下，识别输出能够完全跟踪期望的轨迹。该方法不仅可以实现任意的初始状态，而且可以通过该方法的谱半径形式提供足够的收敛条件。该方法不仅可以实现在有限时间范围内对非线性系统未知时变参数的完全识别，而且可以解决该问题。迭代学习识别需要对初始状态进行严格的重复。仿真结果验证了该方法的有效性。

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