徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

1. 徳島大学.工学部.知能情報工学科.知能工学講座
2. 徳島大学.工学部.知能情報工学科.基礎情報工学講座

1. 池田 建司([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.知能工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.知能工学講座])

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2. 最上 義夫

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3. 下村 隆夫

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(英) A sufficient condition for the convergence of adaptive observer in continuous-time model identification

(英) This paper proposes a new method to identify a continuous-time model from sampled I/O data by using an adaptive observer. The boundedness of the parameter estimate and the exponential convergence of the parameter estimation error to 0 under the assumption of Persistently Exciting(PE) signals are guaranteed. In order to identify the plant from a finite number of I/O data, an adaptive observer for a backward system is also proposed. In noise-free cases, the magninude of the parameter estimation error can be made arbitrarily small if the sampling period is smaller than a certain value.

(日) 筆者らが提案している, 一連の適応観測器を用いた連続時間モデル同定手法の安定性に関して問題となる, 初期誤差の影響, サンプル点間応答の推定誤差の影響, forward/backwardシステム切り替え時のある行列の可逆性と, 信号のPE(Persistent Excitation)性の関係などに関して解析した.

1. (英) continuous-time model
2. (英) identification
3. (英) sampled-data system
4. (英) adaptive observer