徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

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著作: [池田 建司]/[最上 義夫]/[下村 隆夫]/A sufficient condition for the convergence of adaptive observer in continuous-time model identification/Proceedings of IFAC Workshop on Adaptive and Learning in Control and Signal Processing

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EID
97593
EOID
207413
Map
0
LastModified
2005年2月25日(金) 21:17:14
Operator
池田 建司
Avail
TRUE
Censor
0
Owner
池田 建司
Read
継承
Write
継承
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継承
種別 必須 国際会議
言語 必須 英語
招待 推奨
審査 推奨 Peer Review
カテゴリ 推奨
共著種別 推奨
学究種別 推奨
組織 推奨
  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
著者 必須
  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])
    役割 任意

    (日) 全頁執筆

    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  2. 最上 義夫
    役割 任意

    (日) 研究内容についてアドバイス

    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  3. 下村 隆夫
    役割 任意

    (日) 研究内容についてアドバイス

    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

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

副題 任意
要約 任意

(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.

キーワード 推奨
  1. (英) continuous-time model
  2. (英) identification
  3. (英) sampled-data system
  4. (英) adaptive observer
発行所 推奨 International Federation of Automatic Control
誌名 必須 (英) Proceedings of IFAC Workshop on Adaptive and Learning in Control and Signal Processing
ISSN 任意
必須
必須
必須 699 704
都市 必須 横浜(Yokohama/[日本国])
年月日 必須 2004年 8月 30日
URL 任意
DOI 任意
PMID 任意
NAID 任意
WOS 任意
Scopus 任意
評価値 任意
被引用数 任意
指導教員 推奨
備考 任意