基于 Koopman 算子理论的数据驱动牛顿-拉夫逊控制器
系统与控制
2023-10-02 v1 系统与控制
摘要
牛顿-拉夫逊控制器是一种强大的基于预测的变增益积分控制器。本质上，经典的基于模型的牛顿-拉夫逊控制器需要两个要素：系统输出的预测以及预测输出相对于控制输入的导数。在实际应用中，模型可能未知，且提前若干时刻预测系统并通过仿真中使用的有限差分法计算导数是不可行的。为解决这些问题，本工作中我们利用 Koopman 算子框架重构原非线性动力系统的线性模型，然后将新线性系统的输出作为牛顿-拉夫逊控制器的预测器。该方法仅基于某些时刻内收集的数据，因此更具实用性。给出了三个与高度非线性系统相关的例子以验证我们所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2309.17315,
title = {Data-Driven Newton Raphson Controller Based on Koopman Operator Theory},
author = {Mi Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.17315},
year = {2023}
}