Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > math > arXiv:2010.00204v1

帮助 | 高级搜索

数学 > 优化与控制

arXiv:2010.00204v1 (math)
[提交于 2020年10月1日 ]

标题: 无需先验知识的鲁棒无模型学习与控制

标题: Robust Model-Free Learning and Control without Prior Knowledge

Authors:Dimitar Ho, John Doyle
摘要: 我们提出了一种简单的无模型控制算法,该算法能够鲁棒地学习并稳定一个未知的离散时间线性系统,在完全控制和状态反馈下受到任意有界扰动和噪声序列的影响。 控制器不需要任何关于系统动态、扰动或噪声的先验知识,但仍能保证鲁棒稳定性,并提供状态和输入轨迹的渐近和最坏情况边界。 据我们所知,这是第一个具有这种鲁棒稳定性保证的无模型算法,而无需对系统做出任何先验假设。 我们想强调在鲁棒稳定性分析中采用的新凸几何方法,这在我们的结果中起到了关键推动作用。 我们将通过仿真结果进行总结,这些结果表明,尽管算法具有通用性和简单性,但控制器展示了良好的闭环性能。
摘要: We present a simple model-free control algorithm that is able to robustly learn and stabilize an unknown discrete-time linear system with full control and state feedback subject to arbitrary bounded disturbance and noise sequences. The controller does not require any prior knowledge of the system dynamics, disturbances, or noise, yet it can guarantee robust stability and provides asymptotic and worst-case bounds on the state and input trajectories. To the best of our knowledge, this is the first model-free algorithm that comes with such robust stability guarantees without the need to make any prior assumptions about the system. We would like to highlight the new convex geometry-based approach taken towards robust stability analysis which served as a key enabler in our results. We will conclude with simulation results that show that despite the generality and simplicity, the controller demonstrates good closed-loop performance.
评论: 16页,7图
主题: 优化与控制 (math.OC) ; 机器学习 (cs.LG); 系统与控制 (eess.SY)
引用方式: arXiv:2010.00204 [math.OC]
  (或者 arXiv:2010.00204v1 [math.OC] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2010.00204
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: 2019 IEEE 58th Conference on Decision and Control (CDC), Nice, France, 2019, pp. 4577-4582
相关 DOI: https://doi.org/10.1109/CDC40024.2019.9029986
链接到相关资源的 DOI

提交历史

来自: Dimitar Ho [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2020 年 10 月 1 日 05:43:33 UTC (805 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
math.OC
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2020-10
切换浏览方式为:
cs
cs.LG
cs.SY
eess
eess.SY
math

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号