具有闭环保证的鲁棒数据驱动基于 Tube 的 Zonotopic 预测控制
系统与控制
2025-09-17 v3 系统与控制
摘要
这项工作提出了一种针对离散时间线性系统的鲁棒数据驱动基于 Tube 的 Zonotopic 预测控制（TZPC）方法，旨在确保在有界噪声存在时的稳定性和递归可行性。所提出的方法包含两个阶段。在初始学习阶段，我们利用 Zonotope 属性提供了与过去输入和噪声状态数据一致的所有模型的过近似。随后，在控制阶段，我们构建了一个优化问题，通过整合终端成分证明了其具有递归可行性。此外，我们证明了实施这种数据驱动预测控制方法可保证闭环系统的鲁棒指数稳定性。通过数值仿真，说明了所提出控制策略的有效性以及相较于近期数据驱动预测控制方法的竞争优势。
引用
@article{arxiv.2409.14366,
title = {Robust Data-Driven Tube-Based Zonotopic Predictive Control with Closed-Loop Guarantees},
author = {Mahsa Farjadnia and Angela Fontan and Amr Alanwar and Marco Molinari and Karl Henrik Johansson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.14366},
year = {2025}
}
备注
Accepted for presentation and publication at the 63rd IEEE Conference on Decision and Control (CDC)