随机系统的数据驱动输出预测与控制：一种基于新息的方法

近年来，动态系统的数据驱动控制引起了蓬勃的关注。然而，隐式的数据驱动输出预测器易受过程扰动与测量噪声等不确定性影响，导致不可靠的预测与意外的控制动作。在本简报中，我们提出一种用于随机线性时不变（LTI）系统输出预测的新数据驱动方法。通过利用新息形式，随机LTI系统中的不确定性被重构为可仅由输入输出数据估计而无需知晓系统矩阵的新息。由此，通过将基本引理应用于新息形式，我们提出了一种随机LTI系统的新的基于新息的数据驱动输出预测器（OP），其规避了显式辨识状态空间矩阵与构建状态估计器的需要。在温和条件下建立了闭环预测误差二阶矩的有界性。所提出的数据驱动OP可集成到最优控制设计中以获得更优性能。数值仿真证明了所提出的基于新息的方法在输出预测与控制设计上相对于现有公式的优越性。