基于子空间的数据驱动预测控制的偏差
系统与控制
2025-07-04 v1 系统与控制
摘要
本文量化并消除基于子空间的数据驱动预测控制 (DDPC) 对于线性、时不变 (LTI) 系统的偏差。主要关注的是当训练数据是与系统闭环反馈控制器收集时产生的偏差。首先，使用训练数据的创新项量化了子空间预测控制的闭环偏差。随后，展示了基于子空间的 DDPC 方法 DeePC 和 -DDPC 的偏差由两部分组成——源于闭环数据产生的子空间偏差，以及源于 DeePC/-DDPC 对输出轨迹的“乐观”调整产生的乐观偏差。我们指出，与基于子空间的 DDPC 方法不同，瞬态预测控制不受子空间偏差或乐观偏差的影响。双积分器实验表明，子空间偏差和乐观偏差是基于子空间的 DDPC 方法导致参考跟踪差差的主要原因。
引用
@article{arxiv.2507.02468,
title = {The Bias of Subspace-based Data-Driven Predictive Control},
author = {Keith Moffat and Florian Dörfler and Alessandro Chiuso},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.02468},
year = {2025}
}