基于抽象未知 Lipschitz 连续系统的数据驱动模型失效判定
系统与控制
2020-03-27 v1 系统与控制
摘要
本文考虑 Lipschitz 连续系统的数据驱动模型失效判定问题，其中仅有系统先前的含噪采样数据可用，而非给定的数学模型。我们证明该数据驱动模型失效判定问题可通过易处理的 feasibility 检查求解。我们提出的方法由两个主要部分组成：（i）数据驱动抽象部分，利用含噪采样数据以上下函数过度逼近未知 Lipschitz 连续动力学；（ii）基于优化的模型失效判定组件，确定数据驱动抽象与新观测到的长度为 T 的输出轨迹的不相容性。最后，我们讨论了几种降低算法计算复杂度的方法，并通过群体意图识别的仿真例子展示了其有效性。
引用
@article{arxiv.2003.11662,
title = {Data-Driven Model Invalidation for Unknown Lipschitz Continuous Systems via Abstraction},
author = {Zeyuan Jin and Mohammad Khajenejad and Sze Zheng Yong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.11662},
year = {2020}
}
备注
Accepted for Publication in American Control Conference (ACC) 2020