基于可操控性与可稳定性先验知识的数据驱动稳定化

在本工作中，我们研究了利用系统理论属性（具体为可操控性和可稳定性）的先验知识进行线性时不变系统的数据驱动稳定化。为 formalize 这一概念，我们通过要求存在一种稳定化所有与数据及先验知识相符的系统的控制器来扩展数据信息性概念。我们指出，如果系统是可操控的，则将其作为先验知识并不会放宽数据驱动稳定化所需的条件。令人惊讶的是，我们进一步指出，如果系统是可稳定的，则将其作为先验知识导致的必要充分条件比在无先验知识的情况下的数据驱动稳定化条件更弱。换言之，若底层系统是可稳定的，数据驱动稳定化就更容易实现。我们还提供了以线性矩阵不等式形式的新型数据驱动控制设计方法，以补充信息性条件。