Abstract-Control teori kan ge användbara insikter i egenskaperna hos kontrollerade, dynamiska system. En viktig egenskap hos ickelinjära system är attraktionsområdet (ROA), en säker delmängd av det tillståndsutrymme där en given styrenhet gör en jämviktspunkt asymptotiskt stabil. ROA beräknas normalt utifrån en modell av systemet. Eftersom modeller bara är en approximation av den verkliga världen, kan den resulterande uppskattade säkra regionen innehålla stater utanför ROA i det verkliga systemet. Detta är inte godtagbart i säkerhetskritiska tillämpningar. I detta dokument överväger vi en strategi som lär sig ROA från experiment på ett verkligt system, utan att någonsin lämna den verkliga ROA och därmed utan att riskera säkerhetskritiska misslyckanden. Baserat på regelbundenhet antaganden på modellen fel i termer av en Gaussian process innan, använder vi en underliggande Lyapunov funktion för att bestämma en region där en jämviktspunkt är asymptotiskt stabil med hög sannolikhet. Dessutom tillhandahåller vi en algoritm för att aktivt och säkert utforska tillståndet utrymme för att utöka ROA uppskattning. Vi visar hur effektiv denna metod är i simuleringen.
REF börjar med en stabiliserande styrenhet och utforskar säkert ROA för den styrenheten.
Safe Learning of Regions of Attraction for Uncertain, Nonlinear Systems with Gaussian Processes
{'venue': 'Proc. of the IEEE Conference on Decision and Control (CDC), 2016, pp. 4661-4666', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}