Detta dokument tar upp det optimala kontrollproblem som kallas Linear Quadratic Regulator i fallet när dynamiken är okänd. Vi föreslår en flerstegs procedur, kallad Coarse-ID kontroll, som uppskattar en modell från några experimentella försök, uppskattar felet i den modellen med avseende på sanningen, och sedan utformar en controller med hjälp av både modellen och osäkerhet uppskattning. Vår teknik använder moderna verktyg från slumpmässig matristeori för att begränsa felet i skattningsförfarandet. Vi använder också en nyutvecklad metod för att styra syntesen kallad System Level Synthesis som möjliggör robust styrdesign genom att lösa ett konvext optimeringsproblem. Vi tillhandahåller end-to-end-gränser på det relativa felet i kontrollkostnaden som är nästan optimalt i antalet parametrar och som belyser viktiga egenskaper hos det system som ska styras såsom sluten krets känslighet och optimal kontroll magnitud. Vi visar experimentellt att Coarse-ID-metoden möjliggör effektiv beräkning av en stabiliserande styrenhet i system där enkla kontrollsystem som inte tar hänsyn till modellosäkerheten misslyckas med att stabilisera det sanna systemet.
Nyligen, Dean et al. I REF föreslogs ett beräkningseffektivt robust regulatorsyntesförfarande som tar hänsyn till modellosäkerheten i konstruktionen.
On the Sample Complexity of the Linear Quadratic Regulator
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}