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Model-Free Adaptive Control Algorithm with Data Dropout Compensation

机译：具有数据丢失补偿的无模型自适应控制算法

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The convergence of model-free adaptive control (MFAC) algorithm can be guaranteed when the system is subject to measurement data dropout. The system output convergent speed gets slower as dropout rate increases. This paper proposes a MFAC algorithm with data compensation. The missing data is first estimated using the dynamical linearization method, and then the estimated value is introduced to update control input. The convergence analysis of the proposed MFAC algorithm is given, and the effectiveness is also validated by simulations. It is shown that the proposed algorithm can compensate the effect of the data dropout, and the better output performance can be obtained.
机译：当系统遭受测量数据丢失时，可以保证无模型自适应控制（MFAC）算法的收敛性。随着输出丢失率的增加，系统输出收敛速度变慢。提出了一种带数据补偿的MFAC算法。首先使用动态线性化方法估计丢失的数据，然后引入估计值以更新控制输入。给出了所提出的MFAC算法的收敛性分析，并通过仿真验证了其有效性。结果表明，所提算法可以弥补数据丢失的影响，可以获得更好的输出性能。

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  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2012年第5期|p.1.1-1.14|共14页
  • 作者

    Xuhui Bu; Fashan Yu; Zhongsheng Hou; Hongwei Zhang;

  • 作者单位

    School of Electrical Engineering & Automation, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454003, China;

    School of Electrical Engineering & Automation, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454003, China;

    Department of Automatic Control and Advanced Control Systems Laboratory, School of Electronics and Information Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China;

    School of Electrical Engineering & Automation, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454003, China;

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