Abstract-Communication belastning är en begränsande faktor i många realtidssystem. Händelseutlösta statsuppskattningar och händelseutlösta inlärningsmetoder minskar nätverkskommunikationen genom att skicka information endast när den inte kan förutses på ett tillfredsställande sätt baserat på tidigare överförda data. I detta dokument föreslås en händelseutlöst inlärningsmetod för icke-linjära diskreta tidssystem med cyklisk excitering. Metoden känner automatiskt igen cykliska mönster i data - även när de ändras upprepade gånger - och minskar kommunikationsbelastningen när aktuella data kan exakt förutsägas från tidigare cykler. Icke desto mindre garanteras ett begränsat fel mellan den ursprungliga och den mottagna signalen. Den cykliska excitationsmodellen, som används för förutsägelser, uppdateras hierarkiskt, dvs. en fullständig modelluppdatering utförs endast om det inte räcker med att uppdatera ett litet antal modellparametrar. Ett icke-parametriskt statistiskt test säkerställer att modelluppdateringar endast sker om den cykliska excitationen ändras med hög sannolikhet. Effektiviteten hos de föreslagna metoderna visas med hjälp av tillämpningsexempel på trådlösa realtidsvinkelmätningar av en mänsklig fot i en återkopplingskontrollerad neuroprotes. De experimentella resultaten visar att kommunikationsbelastningen kan minskas med 70 % medan rotmedelskvadratfelet mellan uppmätt och mottagen vinkel är mindre än 1 •.
I REF föreslås en ETL-strategi för cykliskt upphetsade system.
Hierarchical Event-triggered Learning for Cyclically Excited Systems with Application to Wireless Sensor Networks
{'venue': 'IEEE Control Systems Letters, vol. 4, no. 1, pp. 103-108, Jan. 2020', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Engineering']}