动力系统中不确定性传播与可达性分析的数据驱动方法
系统与控制
2020-01-22 v1 系统与控制
经典分析与常微分方程
摘要
本文提出一种用于动力系统中不确定性传播与可达性分析的数据驱动方法。所提方法依赖于利用线性 Perron-Frobenius（P-F）算子和 Koopman 算子对非线性系统进行线性提升。不确定性可用概率密度函数的矩来刻画。我们展示了如何利用 P-F 和 Koopman 算子传播矩。时间序列数据用于线性算子的有限维逼近，从而实现矩传播的数据驱动方法。文中给出仿真结果以证明所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2001.07668,
title = {Data-Driven Approach for Uncertainty Propagation and Reachability Analysis in Dynamical Systems},
author = {Amarsagar Reddy Ramapuram Matavalam and Umesh Vaidya and Venkataramana Ajjarapu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.07668},
year = {2020}
}
备注
Accepted in the 2020 American Control Conference, to be held in Denver, CO, USA on July 1-3, 2020