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On transient performance improvement of adaptive control architectures

机译：关于自适应控制架构的瞬时性能改进

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While adaptive control theory has been used in numerous applications to achieve given system stabilisation or command following criteria without excessive reliance on mathematical models, the ability to obtain a predictable transient performance is still an important problem - especially for applications to safety-critical systems and when there is no a-priori knowledge on upper bounds of existing system uncertainties. To address this problem, we present a new approach to improve the transient performance of adaptive control architectures. In particular, our approach is predicated on a novel controller architecture, which involves added terms in the update law entitled artificial basis functions. These terms are constructed through a gradient optimisation procedure to minimise the system error between an uncertain dynamical system and a given reference model during the learning phase of an adaptive controller. We provide a detailed stability analysis of the proposed approach, discuss the practical aspects of its implementation, and illustrate its efficacy on a numerical example.
机译：尽管自适应控制理论已在许多应用中用于实现给定的系统稳定性或遵循命令的标准，而又不过度依赖数学模型，但是获得可预测的瞬态性能的能力仍然是一个重要的问题-特别是对于安全关键型系统的应用以及何时现有系统不确定性的上限没有先验知识。为了解决这个问题，我们提出了一种新的方法来改善自适应控制体系结构的瞬态性能。特别地，我们的方法基于一种新颖的控制器体系结构，该体系结构涉及更新法中名为人工基础函数的附加术语。这些项是通过梯度优化过程构建的，以在自适应控制器的学习阶段将不确定的动态系统和给定参考模型之间的系统误差降至最低。我们对提出的方法进行了详细的稳定性分析，讨论了其实现的实际方面，并在一个数值示例上说明了其有效性。

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