采样与计算高效的数据驱动预测控制
系统与控制
2024-03-07 v2 系统与控制
最优化与控制
摘要
近年来提出的线性时不变(LTI)系统数据驱动预测控制方案，采用基于先前收集的持续激励输入-输出数据的Hankel矩阵像的非参数表示。持续激励要求数据足够长，因此相应有限时域最优控制问题的计算复杂度随之增加。本文提出一种高效数据驱动预测控制(eDDPC)方案，与现有方案相比，其采样效率更高(所需离线数据更少)且计算效率更高(所用决策变量更少)。这是通过利用LTI系统轨迹的一种替代的基于数据的表示实现的。我们从解析与数值两方面将该方案的性能与文献中现有方案进行了比较。
引用
@article{arxiv.2309.11238,
title = {Sample- and computationally efficient data-driven predictive control},
author = {Mohammad Alsalti and Manuel Barkey and Victor G. Lopez and Matthias A. Müller},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.11238},
year = {2024}
}
备注
accepted for presentation at the 22nd European Control Conference (ECC) in Stockholm, Sweden