分布鲁棒无限时域控制：从样本池到可靠控制器设计
最优化与控制
2024-07-15 v2 系统与控制
系统与控制
摘要
我们研究在仅有关于影响系统动力学和传感器测量的不确定性的部分统计信息的情况下，受约束线性系统的控制问题。具体而言，给定从一般分布中抽取的一组有限的扰动实现，我们考虑设计一个具有可证明安全性和性能保证的稳定控制策略的问题，尽管经验分布与真实分布之间存在失配。我们使用 Wasserstein 模糊集来刻画这种差异，并提出了一个分布鲁棒（DR）最优控制问题，该问题为系统的预期成本、安全性和稳定性提供了保证。为了解决这一问题，我们首先给出了使用凸规划进行二次目标 DR 优化的新结果，证明了在温和条件下强对偶性成立。然后，通过将我们的结果与线性反馈策略的系统级参数化相结合，我们证明了该设计问题可以简化为一个半定规划。我们给出了数值模拟以验证我们方法的有效性，并突出了经验分布在控制设计中的价值。
引用
@article{arxiv.2312.07324,
title = {Distributionally Robust Infinite-horizon Control: from a pool of samples to the design of dependable controllers},
author = {Jean-Sébastien Brouillon and Andrea Martin and John Lygeros and Florian Dörfler and Giancarlo Ferrari Trecate},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.07324},
year = {2024}
}