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Adaptation and parameter estimation in systems with unstable target dynamics and nonlinear parametrization / Tyukin, Ivan Yu in IEEE transactions on automatic control, Vol. 52 N°9 (Septembre 2007) 

Public ISBD [article]  in IEEE transactions on automatic control > Vol. 52 N°9 (Septembre 2007) . - 1543-1559 p. Titre : Adaptation and parameter estimation in systems with unstable target dynamics and nonlinear parametrization Titre original : Adaptation et évaluation de paramètre dans les systèmes avec la dynamique instable de cible et la paramétrisation non linéaire Type de document : texte imprimé Auteurs : Tyukin, Ivan Yu, Auteur ; Prokhorov, Danil V., Auteur ; Van Leeuwen, Cees, Auteur Article en page(s) : 1543-1559 p. Note générale : Automatique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Adaptive  control  Exponential  convergence  Monotone  functions  Nonequilibrium  dynamics  Nonlinear  parametrization  Persistent  excitation  Parameter  estimation  Unstable  Commande  adaptative  Convergence  exponentielle  Fonctions  monotones  Dynamique  de  non-équilibre  Paramétrisation  non  linéaire  Évaluation  de  paramètre Index. décimale : 629.8 Résumé : In this paper, we propose a solution to the problem of adaptive control and parameter estimation in systems with unstable target dynamics. Models of uncertainties are allowed to be nonlinearly parameterized, and required to be smooth and monotonic functions of linear functionals of the parameters. The mere assumption of existence of nonlinear operator gains for the target dynamics is sufficient to guarantee that system solutions are bounded, reach a neighborhood of the target set, and the mismatches between the modeled uncertainties and their compensator converge to zero. With respect to parameter convergence, a standard persistent excitation condition suffices to ensure that it is exponential. When a weaker, nonlinear version of persistent excitation is satisfied, asymptotic convergence is guaranteed. The spectrum of possible applications ranges from tyre-road slip control to asynchronous message transmission in spiking neural oscillators. En ce document, nous proposons une solution au problème de la commande adaptative et de l'évaluation de paramètre dans les systèmes avec la dynamique instable de cible. On permet à des des modèles des incertitudes d'être nonlinearly paramétrisé, et exigé pour être des fonctions douces et monotoniques des functionals linéaires des paramètres. La seule acceptation de l'existence des gains non linéaires d'opérateur pour la dynamique de cible est suffisante pour garantir que des solutions de système sont liées, atteignent un voisinage de l'ensemble de cible, et les disparités entre les incertitudes modelées et leur compensateur convergent à zéro. En ce qui concerne la convergence de paramètre, un état persistant standard d'excitation suffit pour s'assurer qu'il est exponentiel. Quand une version plus faible et non linéaire de l'excitation persistante est satisfaisante, la convergence asymptotique est garantie. L'éventail des applications possibles s'étend de la commande pneu-route de glissade à la transmission asynchrone de message en clouant les oscillateurs neuraux. DEWEY : 629.8 ISSN : 0018-9286 RAMEAU : Systèmes adaptatifs En ligne : tyukinivan@brain.riken.jp, dvprokhorov@gmail.com, ceesvl@brain.riken.jp [article] Adaptation and parameter estimation in systems with unstable target dynamics and nonlinear parametrization = Adaptation et évaluation de paramètre dans les systèmes avec la dynamique instable de cible et la paramétrisation non linéaire [texte imprimé] / Tyukin, Ivan Yu, Auteur ; Prokhorov, Danil V., Auteur ; Van Leeuwen, Cees, Auteur . - 1543-1559 p. Automatique Langues : Anglais (eng) in IEEE transactions on automatic control > Vol. 52 N°9 (Septembre 2007) . - 1543-1559 p. Mots-clés : Adaptive  control  Exponential  convergence  Monotone  functions  Nonequilibrium  dynamics  Nonlinear  parametrization  Persistent  excitation  Parameter  estimation  Unstable  Commande  adaptative  Convergence  exponentielle  Fonctions  monotones  Dynamique  de  non-équilibre  Paramétrisation  non  linéaire  Évaluation  de  paramètre Index. décimale : 629.8 Résumé : In this paper, we propose a solution to the problem of adaptive control and parameter estimation in systems with unstable target dynamics. Models of uncertainties are allowed to be nonlinearly parameterized, and required to be smooth and monotonic functions of linear functionals of the parameters. The mere assumption of existence of nonlinear operator gains for the target dynamics is sufficient to guarantee that system solutions are bounded, reach a neighborhood of the target set, and the mismatches between the modeled uncertainties and their compensator converge to zero. With respect to parameter convergence, a standard persistent excitation condition suffices to ensure that it is exponential. When a weaker, nonlinear version of persistent excitation is satisfied, asymptotic convergence is guaranteed. The spectrum of possible applications ranges from tyre-road slip control to asynchronous message transmission in spiking neural oscillators. En ce document, nous proposons une solution au problème de la commande adaptative et de l'évaluation de paramètre dans les systèmes avec la dynamique instable de cible. On permet à des des modèles des incertitudes d'être nonlinearly paramétrisé, et exigé pour être des fonctions douces et monotoniques des functionals linéaires des paramètres. La seule acceptation de l'existence des gains non linéaires d'opérateur pour la dynamique de cible est suffisante pour garantir que des solutions de système sont liées, atteignent un voisinage de l'ensemble de cible, et les disparités entre les incertitudes modelées et leur compensateur convergent à zéro. En ce qui concerne la convergence de paramètre, un état persistant standard d'excitation suffit pour s'assurer qu'il est exponentiel. Quand une version plus faible et non linéaire de l'excitation persistante est satisfaisante, la convergence asymptotique est garantie. L'éventail des applications possibles s'étend de la commande pneu-route de glissade à la transmission asynchrone de message en clouant les oscillateurs neuraux. DEWEY : 629.8 ISSN : 0018-9286 RAMEAU : Systèmes adaptatifs En ligne : tyukinivan@brain.riken.jp, dvprokhorov@gmail.com, ceesvl@brain.riken.jp