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【24h】

Randomized Control Strategies Under Arbitrary External Noise

机译：任意外部噪声下的随机控制策略

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This technical note deals with the identification problem for a linear dynamic plant described by an autoregressive moving average model with additive external noise (exogenous disturbance). We use an approach which is based on randomization of control and allows to make minimal assumptions about the noise: randomized test perturbations in control and the external noise must be stochastically independent. In particular, any deterministic real sequence is an example of such a noise. In the case of a finite set of observations, we propose two procedures for computing data-based confidence regions for unknown parameters of the plant. They could be used in adaptive control schemes. The first procedure is of the stochastic approximation type, while the second one is developed in the general framework of “counting of leave-out sign-dominant correlation regions” (LSCR), which returns confidence regions that are guaranteed to contain the true parameters with a prescribed probability. If the number of observations increases infinitely, we propose the combined procedure for computing confidence regions which shrink to the true parameters asymptotically. The theoretical results are illustrated via a simulation example with a nonminimum-phase second-order plant.
机译：本技术说明涉及线性动态工厂的识别问题，该问题由具有附加外部噪声（外源干扰）的自回归移动平均模型描述。我们使用基于控制随机化的方法，并允许对噪声做出最小假设：控制中的随机测试扰动和外部噪声必须随机独立。特别地，任何确定性的实数序列就是这种噪声的一个例子。在一组有限的观测值的情况下，我们提出了两种程序，用于计算植物未知参数的基于数据的置信区域。它们可以用于自适应控制方案。第一个过程是随机近似类型，而第二个过程是在“遗漏符号占主导地位的相关区域计数”（LSCR）的通用框架中开发的，该框架返回了保证包含真实参数的置信区域。规定的概率。如果观察值的数量无限增加，我们建议使用组合过程来计算渐近缩小到真实参数的置信区域。通过非最小相位二阶设备的仿真示例说明了理论结果。

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