具有概率性能保证的自动化控制器调谐数据驱动场景优化
系统与控制
2020-11-17 v1 系统与控制
摘要
复杂系统在不确性下的先进控制策略的系统性设计与验证在很大程度上仍是一个开放问题。尽管黑盒优化方法在自动化控制器调谐方面前景广阔，其通常缺乏对解质量的正式保证，这在安全关键系统的控制中尤为重要。本文聚焦于为自动化控制器调谐获取闭环性能保证，该问题可表述为不确性下的黑盒优化问题。我们利用非凸场景理论的最新进展，为闭环性能度量的概率提供无分布界。为缓解数据驱动场景优化方法的计算复杂度，我们将候选调谐参数限制于离散集合。我们提出使用约束贝叶斯优化从不同随机种子点多次运行来生成这些候选。我们将所提方法应用于由七个高度非线性微分方程建模的半间歇反应器的经济非线性模型预测控制器调谐。
引用
@article{arxiv.2011.07445,
title = {Data-Driven Scenario Optimization for Automated Controller Tuning with Probabilistic Performance Guarantees},
author = {Joel A. Paulson and Ali Mesbah},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.07445},
year = {2020}
}