基于Wasserstein度量的数据驱动分布鲁棒MPC
最优化与控制
2021-05-19 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
提出了一种数据驱动的MPC方案，利用分布鲁棒优化安全控制受约束随机线性系统。基于Wasserstein度量施加分布鲁棒约束，以在存在过程扰动的情况下限制状态约束违背。求解反馈控制律以保证预测状态满足约束。随机约束关于以离散经验概率分布为中心的Wasserstein球内最坏情况分布得到满足。所得分布鲁棒MPC框架计算上易处理且高效，并且递归可行。该方法的创新之处在于有关不确定性的所有信息均可从数据中经验地确定。通过数值案例研究证明了所提方案的有效性。
引用
@article{arxiv.2105.08414,
title = {Data-driven distributionally robust MPC using the Wasserstein metric},
author = {Zhengang Zhong and Ehecatl Antonio del Rio-Chanona and Panagiotis Petsagkourakis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.08414},
year = {2021}
}