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Estimation of dynamical-varying parameters by the internal model principle

机译：用内模原理估算动力变化参数

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A novel design method of recursive algorithms for identification of linear deterministic SISO stable discrete systems with dynamical-varying parameters is presented. An algorithm for parameter identification of such systems, based on the known internal model principle and on the recursive least squares parameter estimation, is proposed. The system parameters are assumed to satisfy a linear difference equation with constant coefficients. A persistent excitation condition of the measurement vector automatically guarantees exponential stability and therefore there is no need to use any resetting procedures. This condition is similar in form to the observability gramian property of a linear time-varying system. Simulation and practical application of the algorithm on an experimental robot system show good tracking even when the parameters vary drastically and in an abrupt manner.
机译：提出了一种新颖的递归算法设计方法，该方法用于识别具有动态变化参数的线性确定性SISO稳定离散系统。提出了一种基于已知内部模型原理和递归最小二乘参数估计的系统参数识别算法。假定系统参数满足常数系数的线性差分方程。测量矢量的持续激励条件会自动保证指数稳定性，因此无需使用任何重置过程。该条件在形式上类似于线性时变系统的可观测性。即使在参数急剧急剧变化的情况下，该算法在实验机器人系统上的仿真和实际应用也显示出良好的跟踪能力。

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