基于轨迹预测的数据驱动自触发控制
系统与控制
2022-07-19 v1 系统与控制
摘要
自触发控制是一种已有充分文献记载的技术，可在确保期望系统性能的同时降低通信开销，正日益受到关注。然而，现有自触发控制方法需要预先假定完美已知的显式系统模型。一种称为数据驱动控制的端到端控制范式直接从数据学习控制律，并为常规的先系统辨识再控制方法提供了竞争性替代方案。在此背景下，本文针对未知线性系统利用离线收集的数据提出了数据驱动自触发控制方案。具体地，对于输出反馈控制系统，提出了一种数据驱动模型预测控制（MPC）方案，其计算一串控制输入并生成预测的系统轨迹。利用预测轨迹设计了数据驱动自触发律，以在新测量可用时确定下一次触发时间。对于状态反馈控制系统，不借助 MPC 预测轨迹，而是求解使用预收集输入-状态数据的拟合问题，其解用于构建自触发机制。对所提自触发控制器的可行性与稳定性均予以确立，并通过数值算例验证。
引用
@article{arxiv.2207.08596,
title = {Data-driven Self-triggered Control via Trajectory Prediction},
author = {Wenjie Liu and Jian Sun and Gang Wang and Francesco Bullo and Jie Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.08596},
year = {2022}
}