Nonlinear Bayesian Identification for Motor Commutation: Applied to Switched Reluctance Motors
针对开关磁阻电机转矩脉动问题，提出利用非理想换相闭环实验与贝叶斯估计辨识转矩-电流-角度非线性关系，从而无需转矩传感器即可设计高性能换相函数。
2023-09-29 cs.SY eess.SY
Finite-sample analysis of identification of switched linear systems with arbitrary or restricted switching
Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）；KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院）
对于切换系统的辨识问题，本文研究了切换策略对辨识误差的影响。用于识别的数据被假定为从全局渐近或边际稳定的切换系统下的开关是任意的或受到平均停留时间约束。然后，切换系统的最小二乘（LS）估计。为了捕捉切换策略的参数对LS估计误差的影响，在这项工作中开发了有限样本误差界。得到的误差界表明，当只存在稳定模式时，估计误差与开关参数成对数关系;而当存在不稳定模式时，估计误差界可随开关参数的变化而线性增大。这表明，在不稳定模式的存在下，切换策略应适当设计，以避免估计误差的显着增加。
2022-06-28 cs.LG cs.SY eess.SY
Identification of Switched Autoregressive Systems from Large Noisy Data Sets
School of Electrical Engineering and Computer Science, The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学电气与计算机工程学院）；CNR-IEIIT, Politecnico di Torino（都灵理工大学意大利国家研究委员会信息与电子工程研究所）
本文提出了一种新的方法，用于从包含测量噪声的数据中识别切换自回归线性模型的系数。研究假设仅部分噪声概率分布信息可用，并通过期望值计算和大数定律来估计系统动态，展示了该方法在大规模数据下的高效性。
2019-03-25 cs.SY eess.SP eess.SY
Data-driven invariant subspace identification for black-box switched linear systems
我们提出了一个算法框架的候选不变子空间切换线性系的识别。也就是说，该框架允许计算规范正交基，其中系统的矩阵接近块三角形矩阵，基于有限集观察到的一步轨迹，并具有先验的置信水平。不变子空间的存在与系统矩阵的共同块三角化之间的联系是众所周知的。在对系统的某些假设下，当矩阵接近块三角形时，也可以推断出存在一个不变子空间。我们的方法依赖于二次李雅普诺夫分析和最近的工具，在场景优化。我们提出了两个应用程序的共识和意见动态的问题，我们的研究结果，第一个允许识别断开的组件在切换隐藏的网络，而第二个确定的静态意见向量的切换八卦过程与对抗的相互作用。
2022-09-12 cs.SY eess.SY math.OC
A Robust Algorithm for Online Switched System Identification
University of Michigan（密歇根大学）
本文提出一种两步算法，通过鲁棒准则分配数据并更新参数估计，提供局部收敛性保证，实验显示其优于现有方法。
2018-05-03 cs.SY eess.SP eess.SY
Basis transform in switched linear system state-space models from input-output data
本文解决了基于输入输出数据的切换线性系统辨识中的基校正问题，提出在持续激励条件下校正局部子模型状态基以实现全局输出预测的方法，并通过仿真验证了其实用性。
2023-01-30 cs.SY eess.SY
On the notion of persistence of excitation for linear switched systems
Maastricht University（马斯特里赫特大学）；Univ Lille Nord de France（法国北部里尔大学）
本文针对离散时间线性切换系统，提出了持续激励的概念，并给出了输入信号持续激励的充分条件，基于实现理论和马尔可夫参数。
2011-03-07 cs.SY eess.SY math.OC
Value Function Approximation for Direct Control of Switched Power Converters
Stanford University（斯坦福大学）
本文提出了一种利用离线计算近似模型预测控制器的方法，通过将规划时间划分为两个段落，并使用二次函数近似第二段的最优成本，从而降低实时优化的计算需求。
2016-01-19 cs.SY eess.SY
Learning event-driven switched linear systems
Indian Institute of Science Bangalore（班加罗尔印度科学院）；Kansas State University（堪萨斯州立大学）
提出了一种自动机理论学习算法，用于识别开关逻辑为事件驱动的黑箱开关线性系统。切换系统用一个确定性有限自动机（FA）表示，其节点标号是子系统矩阵。有了关于矩阵和事件集的维度的信息，并且可以访问两个预言机，该预言机可以在给定的输入上模拟系统，并且在给定不正确的假设自动机时提供反例，我们提供了一种输出未知FA的算法。我们的算法首先使用的oracle获得的节点标签的系统运行在一个给定的输入序列的事件，然后扩展Angluin的\(L^*\) -算法，以确定FA，接受给定的FA的语言。我们证明了我们的学习算法的性能在一组基准的例子。
2020-09-27 cs.LG cs.SY eess.SY
A finite-sample bound for identifying partially observed linear switched systems from a single trajectory
HUN-REN SZTAKI and ELTE（HUN-REN SZTAKI和ELTE）；Univ. Lille, CNRS, Centrale Lille, UMR 9189 CRIStAL；HUN-REN SZTAKI
该研究针对单轨迹下的线性切换系统辨识问题，推导了基于马尔可夫参数估计与Ho-Kalman算法变体的辨识算法的有限样本概率误差界，证明其在二次稳定假设下的统计一致性，为该场景下首个此类结果。
2025-05-16 cs.LG cs.SY eess.SY
Data Driven Estimation of Stochastic Switched Linear Systems of Unknown Order
研究了具有未知潜在空间维数的均方稳定切换线性系统（SLS）的参数学习问题，即从其噪声输入输出数据中学习\textit{order}。特别是，我们专注于学习有限数据所允许的底层模型的良好低阶近似。受系统理论中基于子空间的算法的启发，我们利用普通最小二乘法从有限的噪声数据中构造了一个Hankel矩阵。这样的公式规避了在系统辨识中出现的非凸性，并且允许随着数据大小的增加而精确地估计潜在的SLS。由于模型阶数是未知的，我们的方法的关键思想是基于纯粹的数据依赖量的模型阶数选择。我们构造的Hankel矩阵的数据的尺寸从顺序选择过程。通过利用SLS模型降阶理论的工具，我们通过奇异值分解（SVD）获得了合适的近似，并表明系统参数估计接近于底层系统的平衡截断实现。
2020-05-05 cs.SY eess.SY
Stabilizing discrete-time switched linear systems
Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院孟买分校）
本文研究了稳定离散时间切换线性系统的问题，提出三种方法：首先，针对可能包含不稳定动态的线性系统，提出一类稳定切换系统的切换信号；其次，通过将切换信号表示为有向图上的无限行走，推导出切换信号存在的充分条件；最后，提出设计稳定切换系统的算法技术。
2013-10-14 cs.SY eess.SY
Online learning of data-driven controllers for unknown switched linear systems
出于学习控制器的动态随时间变化的复杂系统的目标，我们考虑的问题，设计控制律的系统之间切换的一组有限的未知的离散时间线性子系统未知的切换信号。为此，我们提出了一种使用数据直接设计控制机制而无需任何显式识别步骤的方法。我们的方法是在线的，这意味着当系统在闭环中进化时，数据会随着时间的推移而收集，并直接用于迭代更新控制器。因此，所提出的在线实现的主要益处是控制器能够自动调整以适应系统的操作模式的变化。我们表明，所提出的控制机制，保证稳定的闭环切换线性系统的切换是足够慢。所提出的设计技术的有效性说明了两个航空航天应用。
2021-05-24 cs.SY eess.SY math.OC
Stability of input-output maps and their minimal realizations in state-linear, state-affine, LPV, and linear switched systems
Univ. Lille, CNRS, Centrale Lille（里尔大学、法国国家科学研究中心、中央理工学院里尔）；SPMS, NTU, Singapore（新加坡南洋理工大学精算与数学科学学院）；HUN-REN SZTAKI, Budapest, Hungary（匈牙利研究与创新网络萨塔基研究所）
研究输入-输出映射稳定性，通过汉克尔秩、响应衰减等条件判断其有限维稳定状态线性实现，还扩展到其他系统，且表明衰减/遗忘率决定最小实现的衰减率。
2026-07-07 cs.SY eess.SY math.OC
Consensus of switched multi-agent systems
Xidian University（西安电子科技大学）；Peking University（北京大学）
本文研究切换多智能体系统的共识问题，提出线性共识协议，基于图论和Lyapunov理论证明在任意切换情况下，连通图、有向图及切换拓扑下均可实现共识，并通过仿真验证结果。
2014-07-12 cs.SY eess.SY
Identification of Markov Jump Autoregressive Processes from Large Noisy Data Sets
School of Electrical Engineering and Computer Science, The Pennsylvania State University（电气与计算机工程学院，宾夕法尼亚州立大学）
本文提出了一种新的方法，用于从切换自回归线性模型中识别切换动态。假设切换行为遵循马尔可夫模型，系统输出可能受到大测量噪声的污染。尽管提供的程序可以处理其他噪声分布，但为简单起见，假设分布为正态分布，方差未知。给定噪声输入输出数据，旨在识别切换系统的系数、噪声分布参数、切换动态和马尔可夫模型的概率转移矩阵。系统动态通过利用系统轨迹必须满足的代数约束来估计。切换动态通过求解最大似然估计问题来计算。通过多个学术示例展示了所提出方法的有效性。尽管信噪比可能较高，但该方法在可用测量数据量大时表现极为出色。
2019-03-25 cs.SY eess.SP eess.SY
Data-Driven Switched State Estimation with Sparse Sensor Scheduling for Nonlinear Networked Systems
University of Calabria（卡拉布里亚大学）
针对未知非线性网络系统，提出数据驱动框架，通过在线分段线性化和4SID辨识构建切换模型，结合Procrustes对齐和凸优化设计稀疏观测器，在18链路交通网络上验证了高精度估计与传感器数量减少。
2026-09-28 cs.SY eess.SY
Learning stability of partially observed switched linear systems
研究了部分可观测切换线性系统在任意切换下的学习稳定性。这种系统被广泛用于描述通过将物理系统与数字组件相结合而产生的信息物理系统。在许多实际应用中，内部状态不能直接观察到。因此，使用系统的输出进行系统分析更为现实。稳定性是网络物理系统安全性和鲁棒性的最常见要求之一。现有的分析切换线性系统稳定性的方法通常需要知道系统的参数和/或所有状态。本文提出了一种完全基于观测输出数据判定任意切换下切换线性系统稳定性的算法。所提出的算法基本上依赖于基于输出的李雅普诺夫稳定性框架，并返回联合谱半径（JSR）的估计。我们还证明了一个可能近似正确的误差界的质量估计的JSR从统计学习理论的角度。
2023-01-19 cs.SY eess.SY
Linear Time-Periodic System Identification with Grouped Atomic Norm Regularization
本文提出了一种新的线性时间周期（LTP）系统辨识方法。与以前的方法，完全分离的动态在不同的标签时间进行识别，该方法侧重于施加适当的结构约束的线性时不变（LTI）的LTP系统的重新制定。该方法采用线性时变系统的切换截断无限脉冲响应模型，其中结构约束被解释为要求所有子模型的非截断模型的极点位于相同的位置。这种约束是通过将LTI系统的原子范数正则化框架与回归中的组套索技术相结合来施加的。因此，估计的系统是一致的和低阶的，这是很难实现与其他现有的估计器。MonteCarlo模拟表明，分组原子范数方法不仅比其他正则化方法具有更好的结果，而且在高噪声水平下的模型拟合性能也优于子空间辨识方法。
2020-03-17 cs.SY eess.SY
On the design of stabilizing cycles for switched linear systems
Indian Institute of Science（印度科学学院）
本文提出了一种设计稳定切换线性系统稳定周期的新方法，通过利用子系统矩阵的性质和对子系统间切换的温和假设，避免了之前方法中设计Lyapunov函数和存储标量集合的步骤，从而提高了数值可行性。
2019-07-31 cs.SY eess.SY
Computation of Feedback Control Laws Based on Switched Tracking of Demonstrations
本文提出一种基于演示切换跟踪的反馈控制律综合算法，利用轨迹优化器提供的演示生成切换式反馈控制，相比模型预测控制实现更简单高效，且有严格收敛性与最优性保证，实验验证了其效率。
2024-03-07 cs.SY eess.SY
Distributed Consensus of Linear Multi-Agent Systems with Switching Directed Topologies
Southeast University（东南大学）；The University of New South Wales Canberra at the Australian Defence Force Academy（澳大利亚国防军学院新南威尔士大学堪培拉校区）
本文研究线性多智能体系统在切换定向通信拓扑下的分布式一致性问题，通过线性变换将问题转化为切换线性系统的稳定性问题，推导出充分一致性条件，并通过数值模拟验证结果。
2014-09-19 cs.SY eess.SY
(Integral-)ISS of switched and time-varying impulsive systems based on global state weak linearization
研究表明，允许全局状态弱线性化的非线性、时变和/或切换形式的脉冲系统在小输入和积分ISS（iISS）下是输入-状态稳定的.该系统是说，允许一个全球性的状态弱线性化，如果它的流量和跳跃方程可以写为一个（时变的，切换）的线性部分加上（非线性）扰动满足仿射形式的状态上的一个界限。这个界限在零输入下简化为线性形式，但并不强制系统在零输入下是线性的。给出的结果在许多方面推广和扩展了以前存在的结果：（a）脉冲时间序列上没有（驻留时间或其他）约束，（b）系统在零输入下不需要是线性的，（c）不需要存在（公共）李雅普诺夫函数，（d）扰动界在输入上不需要是线性的.
2021-08-31 cs.SY eess.SY math.DS
A Path-Complete Approach for Optimal Control of Switched Systems
UCLouvain（鲁汶大学）
本文提出了一种基于路径完备图的框架，用于构建切换系统价值函数的可计算上界，并通过数值示例验证了其有效性。
2026-02-04 cs.SY eess.SY math.OC
Uniform Input-to-State Stability for Switched and Time-Varying Impulsive Systems
Instituto Tecnológico de Buenos Aires（布宜诺斯艾利斯理工学院）；CONICET-UNR（阿根廷国家科学技术研究委员会-罗萨里奥国立大学）
本文提出了一种基于Lyapunov函数的方法，用于建立时变脉冲系统的不同类型的统一输入到状态稳定性（ISS），并为脉冲系统提供了新的充分条件，扩展了现有结果在时间不变和时间变、切换和非切换、脉冲和非脉冲系统中的应用。
2020-08-13 cs.SY eess.SY math.OC
Feedback stabilisation of switched systems via iterative approximate eigenvector assignment
CONICET（阿根廷国家科学研究和技术促进委员会）；ARC Centre for Complex Dynamic Systems and Control, The University of Newcastle（纽卡斯尔大学复杂动态系统与控制中心）
提出一种迭代反馈设计算法，通过迭代近似特征向量分配为离散时间切换系统计算状态反馈增益，使其存在公共二次李雅普诺夫函数从而实现一致全局指数稳定。
2010-09-10 cs.SY eess.SY math.OC
Hybrid Control of ADT Switched Linear Systems subject to Actuator Saturation
North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学）；University of Rhode Island（罗德岛大学）
本文提出了一种针对具有执行器饱和的ADT切换线性系统的混合输出反馈控制方法，通过死区表示处理饱和非线性，并结合模式依赖的动态输出反馈控制器与监督重置机制，确保系统在ADT切换下的指数稳定性与扰动衰减性能。
2026-02-20 cs.SY eess.SY math.OC
Real-time Hybrid System Identification with Online Deterministic Annealing
Division of Decision and Control Systems, School of Electrical Engineering and Computer Science, KTH Royal Institute of Technology, Stockholm（决策与控制系统系，电气工程与计算机科学学院，皇家理工学院，斯德哥尔摩）
本文提出一种基于双时间尺度随机逼近的实时辨识方法，通过在线确定性退火逐步估计切换信号与模式数量，适用于分段仿射及一般切换系统，兼顾计算效率与性能-复杂度权衡，仿真验证有效。
2025-09-25 cs.LG cs.SY eess.SY
Data-driven stabilization of switched and constrained linear systems
本文针对未知切换线性系统，基于Lyapunov-Metzler不等式提出数据驱动双线性规划方法，直接设计可镇定控制器并保证H2/H∞性能，同时通过松弛方法降低计算成本，无需各模态可镇定性。
2025-06-04 cs.SY eess.SY math.DS
Strong exponential stability of switched impulsive systems with mode-constrained switching
本文针对模式约束切换的非线性切换脉冲系统，提出计算强全局一致指数稳定性界的最大超调量和衰减率的方法，利用模式依赖平均驻留时间与激活时间约束推导可改进的稳定性界，并示例验证其用于确保系统鲁棒性。
2024-08-20 cs.SY eess.SY math.DS
Algorithm for Optimal Mode Scheduling in Switched Systems
Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
针对切换系统模式调度问题，提出一种直接操作调度空间、避免时间优化的算法，基于Armijo步长沿Gateaux导数方向迭代，证明收敛到局部极小值且具有快速收敛性。
2011-07-15 cs.SY eess.SY math.OC
Graph-Based Conditions for Feedback Stabilization of Switched and LPV Systems
本文提出基于图论和路径完备李雅普诺夫函数的新条件，通过LMI设计切换线性系统的鲁棒和模式依赖分段线性反馈控制器，实现镇定。
2023-06-20 cs.SY eess.SY math.OC
DC-Assisted Stabilization of Internal Oscillations for Improved Symbol Transitions in a Direct Antenna Modulation Transmitter
开关天线发射机中的内部振荡导致系统中存储的能量的不期望的波动，降低了时变宽带方法（诸如能量同步直接天线调制）的有效性。为了减轻这些寄生振荡，引入了具有辅助DC源的修改的直接天线调制系统以稳定天线上的能量存储。直接天线调制系统的详细电路模型用于识别振荡的起源，并证明直流源的选择。测量的相移键控波形传输的修改后的系统显示出显着的信号保真度的增加，包括10-20 dB的误差矢量幅度减少相比，一个时间不变的系统。与等效的、可扩展的时不变天线的比较表明，切换发射机的行为就好像它具有2-3倍的低辐射Q因子和20%的高辐射效率。
2021-08-20 cs.SY eess.SP eess.SY
Infinite-Horizon Optimal Control of Switched Boolean Control Networks with Average Cost: An Efficient Graph-Theoretical Approach
本研究探讨具有平均成本准则之切换式布林控制网路之无限时域最佳控制问题。这个问题的一个主要挑战是在处理大规模网络时的高计算成本。我们试图开发一个更有效的和可扩展的方法，从图论的角度来看。首先，一个加权有向图结构称为$\textit{optimal state transition graph}$（OSTG）的建立，其边缘编码的最佳行动，从一个给定的初始状态之间的状态可达的一步之间的转换受到各种约束。然后，我们减少了无限时域最优控制问题的最小平均周期（MMC）问题的OSTG。最后，我们开发了一种新的算法，可以快速找到一个特定的MMC诉诸Karp算法在图论中，然后构造一个最优的开关和控制律的基础上的状态反馈。时间复杂度分析表明，我们的算法可以优于现有的方法在时间效率方面。一个16节点的白血病信号网络被用来作为一个基准来测试其有效性。结果表明，所提出的图论方法的计算效率要高得多：它的运行速度比现有方法快数百甚至数千倍。
2020-07-13 cs.SY eess.SY math.OC
Balanced truncation for linear switched systems
Max Planck Institute for Dynamics of Complex Technical Systems（马克斯·普朗克复杂技术系统动力学研究所）；Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille (CRIStAL), UMR CNRS 9189, CNRS, Ecole Centrale de Lille（里尔信息、信号与自动化研究中心 (CRIStAL)，“CNRS联合研究单位9189”，法国国家科学研究中心，里尔中央理工学院）；Department of Electrical and Computer Engineering, Rice University（莱斯大学电气与计算机工程系）；CNRS CRIStAL UMR 9189, Université de Lille 1, Sciences et Technologies（法国国家科学研究中心 CRIStAL “联合研究单位9189”，里尔第一大学科学与技术学院）
本文提出一种基于平衡截断的降阶方法，用于线性切换系统。通过求解耦合Lyapunov方程计算每个活跃离散模式的可控性和可观测性格rahmian，构造变换系统使其格rahmian对角化，从而直接构建降阶模型并保持稳定性及误差界。
2017-12-06 cs.NA cs.SY eess.SY
Performance Analysis of Multirate Systems: A Direct Frequency-Domain Identification Approach
本文针对多速率系统样本间行为频域分析的挑战，提出一种基于频域提升和局部建模的直接辨识方法，可在单次实验中准确辨识闭环多速率系统的性能频率增益（PFG），并在原型运动系统上得到实验验证。
2025-06-02 cs.SY eess.SY
Modelling and identification of diffusively coupled linear networks with additional directed links
Differ（荷兰能源研究所）
本文研究了包含定向和非定向连接的混合线性动态网络，提出了一种能够处理混合连接特性的建模方法，并开发了可识别性分析和辨识算法。
2026-04-16 cs.SY eess.SY
Direct Continuous-Time LPV System Identification of Li-ion Batteries via L1-Regularized Least Squares
针对锂离子电池参数随SOC变化及OCV非线性依赖问题，提出连续时间LPV辨识方法，用B样条建模参数变化，联合辨识参数与OCV-SOC映射，实验验证优于传统RLS方法。
2025-09-25 cs.SY eess.SY
Stability and $L_1/\ell_1$-to-$L_1/\ell_1$ performance analysis of uncertain impulsive linear positive systems with applications to the interval observation of impulsive and switched systems with constant delays
本文研究了具有恒定延迟的脉冲和切换系统的区间观测问题，通过构建线性分数形式的不确定线性脉冲正系统稳定性及$L_1/\ell_1$-到$L_1/\ell_1$性能分析条件，利用时间变化的$D$-缩放参数，提出了范围和最小驻留时间条件，并将这些条件转化为无限维线性规划问题，通过多项式优化技术转化为有限维问题。同时，展示了在某些条件下，缩放参数可以被消除，从而得到等价的“最坏情况系统”稳定性条件。最后，将该方法应用于具有延迟的线性正系统，并考虑了切换系统延迟的情况。
2018-10-12 cs.SY eess.SY math.OC
Direct System Identification of Dynamical Networks with Partial Measurements: a Maximum Likelihood Approach
本文提出一种基于最大似然估计的含缺失数据动态网络直接系统辨识方法，通过线性变换将奇异概率密度转化为非奇异形式，结合全局优化或初始化策略实现了对内部系统动态的良好估计。
2024-03-06 cs.SY eess.SY math.OC
