Controller design står inför en kompromiss mellan robusthet och prestanda, och tillförlitligheten hos linjära styrenheter har fått många utövare att fokusera på den förra. Det finns dock ett förnyat intresse av att förbättra systemets prestanda för att hantera växande energibegränsningar. Detta dokument beskriver en lärande-baserad modell prediktiv kontroll (LBMPC) system som ger deterministiska garantier för robusthet, medan statistiska identifieringsverktyg används för att identifiera rikare modeller av systemet för att förbättra prestanda; fördelarna med detta ramverk är att det hanterar tillstånd och inmatning begränsningar, optimerar systemets prestanda med avseende på en kostnadsfunktion, och kan utformas för att använda en mängd olika parametriska eller icke-parametriska statistiska verktyg. Den viktigaste insikten i LBMPC är att säkerhet och prestanda kan frikopplas under rimliga förhållanden i en optimeringsram genom att upprätthålla två modeller av systemet. Den första är en ungefärlig modell med gränser för osäkerheten, och den andra modellen uppdateras med statistiska metoder. LBMPC förbättrar prestandan genom att välja indata som minimerar en kostnad som är föremål för den inlärda dynamiken, och det säkerställer säkerhet och robusthet genom att kontrollera om samma indata håller den ungefärliga modellen stabil när den är föremål för osäkerhet. Dessutom visar vi att om systemet är tillräckligt upphetsad, då LBMPC kontroll åtgärder probabilistically konvergerar till en MPC beräknas med hjälp av den sanna dynamiken.
Den metod som föreslås i Ref ger begreppsmässigt deterministiska garantier för robusthet, medan statistiska identifieringsverktyg används för att identifiera systemet för att förbättra prestandan.
Provably Safe and Robust Learning-Based Model Predictive Control
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}