I takt med att systemen vi styr blir mer komplexa blir den första principmodellen antingen omöjlig eller oåtkomlig, vilket motiverar användningen av maskininlärningsteknik för styrning av system med kontinuerliga aktionsutrymmen. Lika imponerande som de empiriska framgångarna med dessa metoder har varit, är starka teoretiska garantier för prestanda, säkerhet eller robusthet få och långt emellan. I detta dokument tar man ett steg mot att tillhandahålla sådana garantier genom att fastställa finita dataprestandagarantier för en robust kontroll av output-feedback för ett okänt FIR SISO-system. Framför allt introducerar vi rörledningen "Coarse-ID control", som består av ett systemidentifieringssteg följt av ett robust syntesförfarande för styrenheten, och analyserar dess prestanda från början till slut, vilket ger kvantitativa gränser för prestandanedbrytningen på grund av modellosäkerhet som en funktion av det antal experiment som används för att identifiera systemet. Vi avslutar med numeriska exempel som visar hur effektiv vår metod är.
REF ger ändliga datagarantier för rörledningen "coarse-ID", som består av ett systemidentifieringssteg följt av ett robust syntesförfarande för styrenheten.
Finite-Data Performance Guarantees for the Output-Feedback Control of an Unknown System
{'venue': '2018 IEEE Conference on Decision and Control (CDC)', 'journal': '2018 IEEE Conference on Decision and Control (CDC)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}