不确定线性系统的数据驱动鲁棒协方差控制

协方差控制与协方差控制理论处理的是动态系统轨迹的离散程度控制，其隐含假设是具备被控系统的准确先验知识。在本工作中，我们考虑在未知动力学模型下，受外部干扰的离散时间线性系统的分布控制问题。利用行为系统理论的概念，该未知噪声系统的轨迹可（近似）通过实验收集的系统数据来表示。基于此事实，我们利用输入-状态数据构建了一个直接数据驱动的协方差控制问题。随后，我们提出了一种最大似然不确定性量化方法，以估计并限定数据收集过程中的噪声实现。最后，我们利用鲁棒凸优化技术求解由此产生的范数有界不确定凸规划。我们在一个双积分器示例上展示了所提出的端到端数据驱动 CS 算法，并展示了与基于模型的方法相比，所提方法的有效性与准确性。