分布ロバスト機会制約付きデータ可能予測制御【JST・京大機械翻訳】

Coulson Jeremy; Lygeros John; Dorfler Florian

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218107752080 整理番号：21P0034005

分布ロバスト機会制約付きデータ可能予測制御【JST・京大機械翻訳】

Distributionally Robust Chance Constrained Data-enabled Predictive Control

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発行年： 2020年06月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年07月21日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

未知の確率的線形時間不変システムの有限時間制約最適制御の問題を研究し,それは予測制御アルゴリズムのキー成分であり,通常,モデルへのアクセスを有する。将来の軌跡を予測し,出力機会制約を満足しながら最適制御入力を計算するため,雑音崩壊入力/出力データを使用する新しい分布ロバストデータ可能予測制御(DeePC)アルゴリズムを提案した。アルゴリズムは,(i)システム挙動にわたる部分空間のノンパラメトリック表現に基づき,そこでは,過去の軌道をPageまたはHankel行列で分類する。(ii)強い確率的性能保証を与える分布的にロバストな最適化定式化。ある目的関数に対して,DeePCは強いサンプル外性能を示し,同時に,高い確率で制約を示した。アルゴリズムは,未知の確率的線形時間不変システムのための設計を制御するエンドツーエンド方式を提供する。空中ロボット事例研究におけるDeePCの閉ループ性能を説明した。【JST・京大機械翻訳】

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システム設計・解析

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