On-line model parameter estimations for time-delay systems
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DOI：
10.1587/transinf.e96.d.1867
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发表时间：
2009-10
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
J. Park;Soohee Han;Bokyu Kwon
中科院分区：
文献类型：
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作者：
J. Park;Soohee Han;Bokyu Kwon
研究了多时滞系统的在线模型参数估计问题。为了从测量的状态变量中估计未知的模型参数，我们提出了两种使用李雅普诺夫直接方法的方案，分别称为并行和串联并行模型估计器。数值算例表明，当输入足够丰富时，所提出的并行和串并联模型估计器可以有效地进行估计。
This paper concerns a problem of on-line model parameter estimations for multiple time-delay systems. In order to estimate unknown model parameters from measured state variables, we propose two schemes using the Lyapunov's direct method, called parallel and series-parallel model estimators, respectively. It is shown through a numerical example that the proposed parallel and series-parallel model estimators can be effective in estimating when sufficiently rich inputs are applied.