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Adaptive Control Based on Retrospective Cost Optimization

机译：基于追溯成本优化的自适应控制

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We present a discrete-time adaptive control law for stabilization, command-following, and disturbance rejection that is effective for systems that are unstable, multi-input/multi-output, and/or non-minimum phase. The adaptive control algorithm includes guidelines concerning the modeling information needed for implementation. This information includes the relative degree, the first nonzero Markov parameter, and the non-minimum-phase zeros. Except when the plant has non-minimum-phase zeros whose absolute value is less than the plant's spectral radius, the required zero information can be approximated by a sufficient number of Markov parameters. No additional information about the poles or zeros need be known. We present numerical examples to illustrate the algorithm's effectiveness in handling systems with errors in the required modeling data, unknown latency, sensor noise, and saturation.
机译：我们提出了用于稳定，遵循指令和抑制干扰的离散时间自适应控制律，该律对于不稳定，多输入/多输出和/或非最小相位的系统有效。自适应控制算法包括有关实现所需建模信息的准则。此信息包括相对度，第一个非零马尔可夫参数和非最小相位零。除非工厂具有绝对值小于工厂光谱半径的非最小相位零，否则所需的零信息可以通过足够数量的马尔可夫参数来近似。无需知道有关极点或零点的其他信息。我们提供了一些数值示例来说明该算法在处理系统时的有效性，其中所需的建模数据，未知的等待时间，传感器噪声和饱和度均存在错误。

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