Adaptive observers for nonlinearly parameterized systems subjected to parametric constraints
我们考虑的问题，自适应观测器的设计在设置时，允许系统的参数是非线性的，而且他们是满足额外的可行性约束。基于通用观测器的思想和非一致小增益定理，提出了一种解决方案。最后用一个例子说明了该过程。
2014-12-17 math.OC
Adaptive observer and control of spatiotemporal delayed neural fields
针对时空延迟神经场的突触分布估计与镇定问题，提出自适应观测器并证明其收敛性，基于观测器推导反馈律并改进以兼顾镇定与观测收敛，经仿真验证方法有效。
2024-03-13 math.OC
An adaptive observer design approach for discrete-time nonlinear systems
讨论了非线性离散时间自适应观测器的设计方法。这涉及使用非线性嵌入和扇区非线性（SNL）变换将非线性系统变换为Takagi-Sugeno（T-S）形式的准LPV（线性参数变化）多面体模型。然后，我们开发了一个离散时间对应的联合状态和参数估计，在现有文献中的连续时间模型的设计策略的基础上。该设计采用李雅普诺夫方法，并提供了一个由$\mathbb{L}_2$增益限制的误差。基于此策略，我们提出了一种适用于T-S形式的具有不可测前提变量的非线性系统的自适应观测器设计。
2017-04-18 math.OC
An Adaptive Observer Design for Takagi-Sugeno type Nonlinear System
Takagi-Sugeno（T-S）型多胞模型在分析非线性系统的文献中得到了广泛的应用。利用扇区非线性方法，可以得到扇区内非线性系统的T-S形式的精确表示。因此，许多观测器的设计策略已被提出的非线性系统使用的T-S框架。针对一类参数未知的T-S系统，提出了一种自适应观测器的设计策略。所提出的方法改进了现有的文献在两个折叠：减少计算负担，并提供了一个算法程序，将无缝连接的状态估计和观测器设计的参数估计部分。李雅普诺夫方法用于稳定性分析和设计过程。最后给出了仿真实例。
2017-04-18 math.OC
An Adaptive Observer Design for Charge-State and Crossover Estimation in Disproportionation Redox Flow Batteries undergoing Self-Discharge
本文考虑了一种模型制定和自适应观测器的设计，同时估计的充电状态和交叉通量在双离子氧化还原液流电池。这种新的非水电池化学允许一个简单的等温集总参数模型制定。钒通过多孔隔膜的传输是电池变量的关键未知函数，并且其在连续函数空间中近似。利用李雅普诺夫分析方法推导了状态观测器和参数观测器的自适应律，并证明了其稳定性和收敛性。观测器增益的数值计算通过求解一个多面体线性矩阵不等式和等式问题，通过凸优化。在实验室液流电池原型上评估该设计的性能，并且示出交叉通量可以被认为是自放电期间该电池配置的荷电状态的线性函数。
2019-03-10 math.OC
Adaptive Observer-based Synchronization of Nonlinear Nonpassifiable Systems
克服了自适应同步算法的相对度限制。该方案被推广到非被动系统。提出了基于增广误差自适应观测器和高阶调谐器的两种同步方法。该解决方案基于现代非线性适应控制理论，特别是非线性观测器结构和新的适应算法。在无噪声情况下，建立了参数估计的参数收敛条件。建立了该方案对有界测量误差的鲁棒性。最后给出了混沌Lorenz系统自适应同步的应用实例.
2005-09-28 math.DS math.OC
Adaptive Observers as Nonlinear Internal Models
本文介绍了如何将非线性自适应观测器理论有效地用于非线性输出调节的内模设计。该理论大大提高了现有的结果的上下文中的{ \em自适应}输出调节，通过允许不一定稳定的零动态的受控植物和通过削弱的标准假设具有稳态控制输入产生的线性系。
2004-06-29 math.DS math.OC
A New Adaptive Control Scheme for Unstable Heat Equation with Unknown Control Coefficient
本文针对具有未知控制系数的一维不稳定热方程，提出一种依赖特殊控制器分解的新型自适应控制方案，通过设计新状态观测器和更新律，将系统稳定化为观测器稳定化，实现状态估计与控制系数倒数估计，并完成性能输出跟踪。
2024-12-26 math.OC
Adaptive Set Observers Design for Nonlinear Continuous-Time Systems: Application to Fault Detection and Diagnosis
University of Bordeaux（波尔多大学）
针对非线性连续时间系统，提出基于保证LPV近似的自适应集观测器设计方法，解决集成员参数估计中的指数复杂度问题，并应用于故障诊断。
2010-12-03 cs.SY eess.SY math.OC
Adaptive observer for a nonlinear system with partially unknown state matrix and delayed measurements
研究了具有未知时变参数的非线性系统在测量滞后条件下的自适应状态观测器设计问题。许多研究人员提出了状态观测问题（例如Sanx et al.（2019））。本文发展了Bobtsov et al.（2021 b），Bobtsov et al.（2021 a），Bobtsov et al.（2022 a），Bobtsov et al.（2022 b）中提出的结果。在假设状态矩阵可以表示为已知部分和未知部分之和的情况下，问题得以解决。输出向量以已知的恒定延迟测量。提出了一种重构未知状态和未知时变参数的自适应观测器。
2022-11-16 cs.SY eess.SY math.OC
Fully Distributed Adaptive Controllers for Cooperative Output Regulation of Heterogeneous Linear Multi-agent Systems with Directed Graphs
本文考虑了线性多智能体系统的合作输出调节问题，该系统具有有向通信图、异构线性子系统和输出仅可用于子系统子集的外系统。标称和不确定的线性子系统的情况下进行了研究。对于标称线性子系统的情况，设计了一种基于分布式自适应观测器的控制器，其中分布式自适应观测器用于子系统估计外生信号。对于不确定线性子系统的情形，将所提出的分布式观测器与内模原理相结合，解决了鲁棒合作输出调节问题。与现有的工作相比，本文的一个主要贡献是，所提出的控制方案可以设计和实现的一般有向图的每个子系统在一个完全分布式的方式。对于有无向图的特殊情况，进一步给出了分布式输出反馈控制律。
2015-01-23 math.OC
Three-Dimensional Wind Profile Prediction with Trinion-Valued Adaptive Algorithms
基于三尖轮风场模式，考虑了风场三个垂直分量的耦合，提出了三维风廓线预报问题。由于增广三齿轮统计量充分利用了二阶顺序统计量，因此它被用来提高预测性能。提出的trinion域处理可以被看作是一个更紧凑的版本，现有的四元数值的方法，具有较低的计算复杂性。基于实测风场数据的仿真结果验证了所提方法的有效性。
2015-06-09 math.OC
Adaptive High Order Sliding Mode Observer Based Fault Reconstruction for a Class of Nonlinear Uncertain Systems: Application to PEM Fuel Cell System
Laboratoire IRTES, Université de Technologie de Belfort-Montbéliard（贝尔福-蒙贝利亚尔理工大学 IRTES 实验室）
针对具有Lipschitz非线性的非线性不确定系统，提出一种自适应增益超螺旋观测器，通过等效输出误差注入实现故障重构，并在包含商用双螺杆压缩机和实时质子交换膜燃料电池仿真系统的硬件在环模拟器上验证了其有效性。
2013-03-21 cs.SY eess.SY math.OC
Boundary adaptive observer design for semilinear hyperbolic rolling contact ODE-PDE systems with uncertain friction
Linköping University（林雪平大学）；Norwegian University of Science and Technology（挪威科技大学）；University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校）
针对半线性双曲滚动接触ODE-PDE系统，设计一种自适应观测器，利用边界测量同时估计集总状态、分布状态及不确定摩擦参数，在持续激励下实现指数收敛。
2026-09-22 cs.SY eess.SY math.OC
Adaptive Disturbance Observer-based Full-Order Integral-Terminal Sliding Mode Control with Unknown A Priori Bound on Uncertainty
IIT Bombay（印度理工学院孟买分校）
针对外部扰动界未知的非线性积分器链系统，提出ADO-FOITSMC连续有限时间控制方法，利用非单调自适应观测器增益抑制抖振并保证状态全局有界，且在刚性航天器姿态稳定中得到验证。
2025-10-05 cs.SY eess.SY math.OC
Adaptive Koopman-Based Models for Holistic Controller and Observer Design
Heinz Nixdorf Institute, Paderborn University（海因茨·尼克斯多夫研究所，帕德博恩大学）
本文提出一种运行中自适应的数据驱动Koopman模型，用于整体设计状态空间控制器与观测器，并在测试台架上验证了强系统变化下的卓越控制性能。
2023-11-30 cs.SY eess.SY math.OC
On Adaptive Measurement Inclusion Rate In Real-Time Moving-Horizon Observers
University of Grenoble（格勒诺布尔大学）
本文研究了实时移动时间窗口状态估计算法中新测量数据纳入速率的自适应机制，通过示例验证了所提更新规则的相关性。
2013-09-19 cs.SY eess.SY math.OC
A Mode-wise Adaptive Observer for Autonomous Switched Nonlinear Systems
University of Idaho（爱达荷大学）；Institute for Modeling Collaboration and Innovation (IMCI)（建模协作与创新研究所）
针对带切换未知参数的自主切换非线性系统，本文提出模式自适应观测器，解决切换扰动与无输入下持续激励问题，通过专用观测器及相关条件实现误差特性，经学术与实际示例验证性能。
2026-08-20 cs.SY eess.SY math.OC
Adaptive Vector-Valued Splines for the Resolution of Inverse Problems
本文提出一种基于全变差正则化和自适应L-样条的向量值函数重建框架，证明在弱星连续测量算子下解集为结点数少于测量数的自适应L-样条的闭凸包，并揭示内范数促进稀疏解。
2025-07-07 math.OC
Adaptive Dead-Zone Dual Sliding Mode Observer for Reliable Electrochemical Model-Based SOC Estimation
Fuyao University of Science and Technology（福耀科技大学）；Southwest Jiaotong University（西南交通大学）；VITO（弗拉芒技术研究所）；EnergyVille（能源村）；Hasselt University（哈瑟尔特大学）
针对电化学模型SOC估计的参数变化、非线性等挑战，提出基于改进单粒子模型的自适应死区双滑模观测器，通过李雅普诺夫推导的死区控制参数更新，在多工况下精度、收敛速度、计算效率和老化鲁棒性均优于传统方法，适用于实时电池管理。
2026-10-16 cs.SY eess.SY math.OC
Adaptive Leader-Following Consensus for a Class of Higher-Order Nonlinear Multi-Agent Systems with Directed Switching Networks
本文研究了联合连接有向切换网络下一类不确定非线性多智能体系统的领导-跟随一致性问题。不确定性包括常数、无界参数和外部干扰。本文首先将自适应分布式观测器的最新结果从全局渐近收敛推广到全局指数收敛。然后，将传统的适应控制技术与自适应分布式观测器相结合，提出了一种分布式自适应状态反馈控制律。我们的结果说明了领导者以下的一致性问题的一组vanderPol振荡器。
2017-03-28 math.OC
Adaptive Observers and Parameter Estimation for a Class of Systems Nonlinear in the Parameters
University of Leicester（莱斯特大学）；KU Leuven（荷语鲁汶大学）；Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学）
针对参数非线性的一类常微分方程系统，基于弱吸引集和非均匀收敛概念，提出状态与参数渐近重构方法，推广了传统自适应观测器设计。
2013-06-21 cs.SY eess.SY math.DS
Adaptive Leader-Following Consensus for Multiple Euler-Lagrange Systems with an Uncertain Leader System
本文研究了具有不确定领导系统的多Euler-Lagrange系统的领导-跟随一致性问题。首先，我们建立了一个自适应分布式观测器的中立稳定的线性领导系统的系统矩阵是不确切的。在标准假设条件下，这种自适应分布式观测器可以估计出领导者的状态，并通过系统的通信网络将其传递给每个跟随者，而不需要精确地知道领导者的系统矩阵。在领导者的状态持续激励的附加假设下，该自适应分布式观测器还可以渐近学习领导者的系统矩阵的参数。在此基础上，利用确定性等价原理，进一步综合了自适应分布式控制律。我们的结果允许解决多个欧拉-拉格朗日系统的领导者跟随一致性问题，即使没有跟随者确切地知道领导者系统的系统矩阵。
2019-09-17 cs.SY eess.SY math.OC
Observers for canonic models of neural oscillators
本文研究一类非线性振子的状态和参数估计问题。可观测变量仅限于状态向量的几个分量和一个输入信号。状态和参数重建的问题被认为是在观察器设计的经典框架。这个框架提供了计算效率的解决方案的非线性微分方程系统的状态和参数重建的问题，只要这些方程是在所谓的自适应观测器规范的形式。我们表明，尽管典型的神经振荡器是局部可观察的，他们不是在自适应正则观测器的形式。此外，我们表明，不存在参数无关的同构，这些模型的原始方程可以转化为自适应正则观测器的形式。然而，我们证明，对于类的Hindmarsh-Rose和FitzHugh-Nagumo模型，参数相关的坐标变换可以用来渲染这些系统的自适应观测器规范形式。这允许重建，至少部分地和高达一个（双）线性变换，未知的状态和参数值的指数收敛率。为了避免只能部分重构的问题，并处理更一般的非线性模型，其中的未知参数非线性地进入系统，我们提出了一种新的方法，为这些系统的状态和参数重构。该方法结合了标准基于李亚普诺夫设计的优点和基于非均匀小增益定理的更灵活的设计和分析技术。简单的数值例子说明了该方法的有效性。
2010-06-18 math.OC q-bio.NC q-bio.QM
Adaptive Cooperative Tracking and Parameter Estimation of an Uncertain Leader over General Directed Graphs
研究了具有不确定领导者的异构Euler-Lagrange系统的协同跟踪问题。与大多数现有的工作不同，系统的动态知识的领导者节点是不可访问的任何从节点在我们的文件。对所有跟随节点设计分布式自适应观测器，同时估计领导节点的状态和参数。观测器的设计不依赖于领导节点的频率知识，估计误差收敛到零指数。此外，这些结果也适用于一般的有向图，其中Laplacian矩阵的对称性不成立。这是由于两个新开发的李雅普诺夫方程，这完全取决于通信网络拓扑。有趣的是，利用这些李雅普诺夫方程，许多结果的多智能体系统的无向图可以扩展到一般的有向图。最后，本文还提出了自适应控制系统的知识库，为自适应观测器的参数收敛性分析提供了主要工具。
2022-01-31 cs.SY eess.SY math.OC
A General Quaternion-valued Gradient Operator and Its Applications to Computational Fluid Dynamics and Adaptive Beamforming
University of Sheffield（谢菲尔德大学）
本文提出一种通用四元数梯度算子，应用于计算流体动力学和自适应波束成形，解决梯度算子在一般情况下的推导及应用问题。
2014-06-22 cs.NA math.NA math.OC
A New Approach to Adaptive Nonlinear Regulation
本文介绍了自适应观测器理论如何有效地用于非线性输出调节的内模设计。以这种方式获得的主要结果是一种新的方法，用于自适应内模的合成，这大大增强了现有的理论的自适应输出调节，通过允许非线性内模和更一般的类控制植物。
2004-04-28 math.DS math.OC
Adaptive Observation-Based Efficient Reinforcement Learning for Uncertain Systems
针对具有不确定漂移动态的系统，提出了一种基于观测的自适应强化学习方法。首先设计了一种新的并行学习自适应扩展观测器（CL-AEO），对系统状态和参数进行联合估计。该观测器具有双时标结构，不需要任何额外的数值技术来计算状态导数信息。利用并行学习（CL）的思想利用记录数据，为参数估计的收敛提供了一个宽松的可验证激励条件。基于CL-AEO提供的估计状态和参数，基于经验的RL方案的仿真开发在线逼近最优控制策略。通过严格的理论分析表明，在不满足激励持续性（PE）条件的情况下，系统状态可以实际收敛到原点，发展的策略可以实际收敛到理想的最优策略。最后，通过比较仿真验证了所提出方法的有效性和优越性。
2020-11-24 math.DS math.OC
Observer-based Control Barrier Functions for Safety Critical Systems
本文考虑了带输出测量的安全关键控制设计问题。提出了一种基于估计误差量化观测器和控制障碍函数（CBF）方法相结合的安全控制框架。采用函数逼近技术逼近由状态估计误差引入的不确定性，提出了一种自适应CBF方法设计安全控制器，该方法通过求解凸二次规划（QP）得到。分别给出了相对度为1和更高相对度的CBF的理论结果。两个数值例子证明了所提出的控制方法的有效性。
2021-10-03 cs.SY eess.SY math.OC
A measure-valued HJB perspective on Bayesian optimal adaptive control
University of Bath（巴斯大学）；KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院）
本文提出了一种基于测度值HJB视角的贝叶斯最优自适应控制方法，通过粘性理论和近似论证，解决了依赖于完整后验分布的成本优化问题，并提供了新的稳定性结果。
2025-12-19 math.OC math.PR q-fin.MF
Designing Robust Software Sensors for Nonlinear Systems via Neural Networks and Adaptive Sliding Mode Control
TICLab, International University of Rabat（国际拉巴特大学TIC实验室）；CNRS–CRAN–7039, University of Lorraine（法国洛林大学CNRS-CRAN-7039机构）；INRIA Nancy–LARSEN（INRIA南尼ce-LARSEN机构）；Mohammed VI Polytechnic University, College of Computing（穆莱·易卜拉欣六世理工大学计算机学院）；Faculty of Engineering, University of Leeds（利兹大学工程学院）
本文提出结合神经网络与自适应滑模控制的软件传感器设计方法，利用物理约束训练，无需真实状态轨迹，实现非线性系统鲁棒状态估计，并验证了快速收敛与高精度。
2025-07-09 cs.LG cs.NE math.DS
Adaptive Output Feedback Model Predictive Control
状态和输入存在硬约束的不确定系统的模型预测控制（MPC）是一个非平凡的问题，在缺乏状态测量的情况下，其挑战性成倍增加。本文针对单输入单输出离散线性定常系统，提出了一种基于自适应观测器和鲁棒预测控制相结合的自适应输出反馈预测控制方法。在每个时刻，自适应观测器提供状态和系统参数的估计，然后在MPC优化例程中利用这些估计，同时鲁棒地考虑估计误差。对优化问题的解决方案导致状态估计轨迹所在的位似管。真实状态在较大的外管内演化，该外管通过在相似管部分周围增加一组不变的状态估计误差而获得。递归的可行性证明所提出的“位似和不变的”双管方法，以及在一个学术系统上的仿真结果。
2022-11-22 cs.SY eess.SY math.OC
An adaptive approach to real-time estimation of vehicle sideslip, road bank angles and sensor bias
University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
本文提出了一种新的侧滑角估计方法，利用车辆动力学和运动学模型构建扩展卡尔曼滤波观测器，以实现高精度的侧滑角、横倾角和横向加速度传感器偏差估计。
2019-05-21 cs.SY eess.SY math.DS
Structured Adaptive Tensor Prediction for Streaming Data
Michigan Institute for Computational Discovery and Engineering, Department of Statistics, Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Michigan（密歇根大学计算发现与工程研究所、统计系、电气工程与计算机科学系）；Department of Statistics, University of Michigan（密歇根大学统计系）
针对矩阵值时间序列的流式预测，提出自适应张量回归框架，包含矩阵-矩阵和张量-矩阵两种形式，并开发在线SGD算法，张量-矩阵模型在稳态误差和去噪方面更优，同时建立了低维结构下的恢复保证。
2026-06-08 cs.LG eess.SP math.OC
Adaptive and Neural Operator Control of Nonlinear Volterra Hyperbolic PDEs
University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校）
研究一类非线性双曲型偏微分方程控制问题，结合自适应控制与神经算子控制，通过基于观测器的无源标识符在线学习Volterra级数截断，神经算子离线近似相关无穷维映射，证明闭环稳定性及渐近调节，吸收多种扰动。
2026-07-08 cs.SY eess.SY math.OC
Adaptive Output Feedback based on Closed-loop Reference Models
Harvard Medical School（哈佛医学院）；Brigham and Women’s Hospital（布莱根妇女医院）；Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；Boeing Company（波音公司）
本文提出了一种自适应控制器设计与分析，用于具有输出反馈的线性系统，利用闭环参考模型作为观测器，确保全局稳定性和渐近输出跟踪。
2014-10-07 cs.SY eess.SY math.OC
