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Résumé Dans cet article, un problème d'estimation de fautes spatiotemporelles basé sur un apprentissage itératif dans des systèmes de réaction-diffusion commutés est étudié. Initialement, des règles de commutation basées sur le temps de séjour moyen sont utilisées pour décrire une classe de systèmes de réaction-diffusion commutés caractérisés par des sauts de mode. Ensuite, contrairement aux méthodes d'estimation de faute existantes, un estimateur de faute est conçu pour les fautes spatiotemporelles afin de réaliser une estimation précise des fautes en utilisant la stratégie d'apprentissage itératif. Par la suite, pour améliorer la vitesse de l'estimation des fautes, une loi d'estimation de fautes basée sur un apprentissage itératif adaptatif est proposée, qui peut atteindre une estimation des fautes plus rapide en ajustant continuellement le gain d'apprentissage itératif. De plus, des conditions suffisantes pour la convergence de l'erreur d'estimation des fautes sont obtenues en utilisant la norme - et les méthodes d'induction mathématique. Enfin, un exemple illustratif est présenté pour vérifier la praticité et la supériorité du schéma d'estimation de fautes proposé.
Peng et al. (Mer,) ont étudié cette question.