Detta arbete undersöker avvägningen mellan det antal prover som krävs för att korrekt bygga modeller av dynamiska system och försämringen av prestanda i olika kontrollmål på grund av en grov approximation. I synnerhet visar vi att enkla modeller enkelt kan passa från input/output data och är tillräckliga för att uppnå olika kontrollmål. Vi härleder gränser på antalet bullriga in-/utflödesprover från ett stabilt linjärt tidsinvariantsystem som är tillräckligt för att garantera att motsvarande finita impulsrespons approximation är nära det sanna systemet i H ∞ -normen. Vi visar att dessa krav är lägre än de som härrör från tidigare konst som syftade till att exakt identifiera dynamiska modeller. Vi undersöker också hur olika fysiska inmatningsbegränsningar, såsom kraftbegränsningar, påverkar urvalets komplexitet. Slutligen visar vi hur vår analys helt och hållet passar in inom den etablerade ramen för robust kontroll, vilket visar hur en regulator utformad för ett ungefärligt system på ett tillfredsställande sätt uppfyller prestandamålen för det sanna systemet. ArXiv:1707.04791v1 [math.OC]
I den linjära dynamiska systeminställningen utnyttjar REF kopplingen mellan stabilitet och en trunkerad system tillnärmning för att bevisa gränser för det antal prover som behövs för att lära sig en trunkerad approximation till hela det stabila systemet.
Non-Asymptotic Analysis of Robust Control from Coarse-Grained Identification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}