Abstract-Data-drivna metoder från maskininlärning ger kraftfulla verktyg för att identifiera dynamiska system med begränsad förkunskap om modellens struktur. Detta papper använder Gaussian processer, en Bayesian nonparametric strategi, för att lära sig en modell för återkoppling linjärisering. Genom att använda en korrekt kärnstruktur samlas träningsdata för identifiering in medan en befintlig styrenhet kör systemet. Med hjälp av den identifierade dynamiken föreslås en förbättrad controller, baserad på återkoppling linjärisering. Analysen visar att det resulterande systemet är globalt enhetligt och slutligen avgränsat. Vi härleder vidare ett samband mellan träningsdata i systemet och storleken på den yttersta gräns till vilken systemet konvergerar med en viss sannolikhet. En simulering av ett robotsystem illustrerar den föreslagna metoden.
I REF har den Gaussiska processmetoden använts för att identifiera en modell för FLC-systemet med begränsad förkunskap om systemet.
Feedback linearization using Gaussian processes
{'venue': '2017 IEEE 56th Annual Conference on Decision and Control (CDC)', 'journal': '2017 IEEE 56th Annual Conference on Decision and Control (CDC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}