데이터 기반 예측 제어에서 정규화의 영향

Conceitos Básicos

데이터 기반 예측 제어 방법인 γ-DDPC에서 두 가지 다른 정규화 페널티가 폐루프 성능에 미치는 영향을 분석하고, 다양한 데이터 및 잡음 시나리오에서 관련 계수의 튜닝에 대한 지침을 제공한다.

Resumo

이 논문은 데이터 기반 예측 제어 방법인 γ-DDPC에서 두 가지 다른 정규화 페널티가 폐루프 성능에 미치는 영향을 분석한다.

첫째, 예측기의 분산을 줄이기 위해 γ2에 대한 정규화를 사용한다. 둘째, 제어 입력 노력을 직접 페널티로 사용한다.

이 두 가지 정규화 방법을 다양한 데이터 및 잡음 시나리오에서 비교 분석한다.

결과적으로 입력이 백색 잡음일 때는 두 정규화 방법이 동등하지만, 입력이 백색 잡음이 아닐 때는 γ2에 대한 정규화가 더 나은 성능을 보인다. 특히 데이터가 적은 경우 이 효과가 두드러진다.

또한 단일 정규화 계수 튜닝만으로도 최적 성능을 달성할 수 있음을 보여준다.

Estatísticas

데이터 기반 예측 제어 문제에서 미래 출력 예측 오차의 평균 분산은 }γ1}2 + }γ2}2에 비례한다.

Citações

없음

Principais Insights Extraídos De

On the impact of regularization in data-driven predictive control

by Valentina Br... às arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2304.00263.pdf

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