不确定动态系统的共生控制：发挥固定增益控制与自适应学习架构间的协同作用
系统与控制
2024-03-29 v1 系统与控制
摘要
固定增益控制和自适应学习架构均旨在减轻不确定性的影响。具体而言，固定增益控制提供了更可预测的闭环系统行为，但需要了解不确定性的界限。相比之下，虽然自适应学习不一定需要此类知识，但与固定增益控制相比，它通常导致较不可预测的闭环系统行为。为此，本文提出了一种新颖的共生控制框架，该框架兼具固定增益控制和自适应学习架构的优势。具体而言，该框架协同整合了这些架构，与单独的自适应学习相比，以更可预测的方式减轻不确定性的影响，且不需要任何关于此类不确定性的知识。我们考虑了参数和非参数不确定性，其中对于后者，我们利用神经网络来近似未知的不确定性基。出乎意料的是，即使在神经元数量不足（例如，神经网络近似误差较大时）或面对不当选择的自适应学习参数（例如，高泄漏项参数）时，所提出的框架仍能够实现期望水平的闭环系统行为。
引用
@article{arxiv.2403.19139,
title = {Symbiotic Control of Uncertain Dynamical Systems: Harnessing Synergy Between Fixed-Gain Control and Adaptive Learning Architectures},
author = {Tansel Yucelen and Selahattin Burak Sarsilmaz and Emre Yildirim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.19139},
year = {2024}
}