数据驱动 Koopman MPC 的稳定性分析及终端条件

本文推导了在模型预测控制 (MPC) 引入终端条件后，使用数据驱动代理模型作为预测模型时，系统被稳定的条件。具体而言，本文证明了在比例误差界成立时，系统可实现递归可行性和渐近稳定，所谓比例误差界指该界随状态范数和输入范数的线性增长。对于广泛的非线性系统，本文表明可通过基于 Koopman 算子的核扩展动态模式分解 (kEDMD) 生成的数据驱动代理模型满足上述条件。最后，在数值案例中验证了本文提出框架的可行性。