Von Rohdaten zur Sicherheit: Reduzierung der Konservativität durch Satzausweitung

Conceptos Básicos

Dieser Artikel erweitert den datengesteuerten Sicherheitsfilter (DDSF) durch Methoden zur Erweiterung der sicheren Menge, um die Konservativität des Filters zu reduzieren und die Leistung zu verbessern, insbesondere bei kurzen Vorhersagehorizonten.

Resumen

Der Artikel präsentiert einen datengesteuerten Ansatz zur Bestimmung sicherer Endmengen im Eingangs-Ausgangs-Rahmen. Dieser wird mit dem kürzlich eingeführten datengesteuerten Sicherheitsfilter (DDSF) kombiniert, um einen nicht-konservativen, kurzfristigen Sicherheitsfilter direkt aus Rohdaten zu erreichen.
Es werden zwei Ansätze zur Erweiterung der sicheren Menge vorgestellt:

Online-Ansatz: Erweitert die sichere Menge nach jedem Zeitschritt durch Messung des aktuellen erweiterten Zustands.
Offline-Ansatz: Erweitert die sichere Menge durch Berechnung von Rückfalltrajektorien, ohne zusätzliche Experimente durchführen zu müssen.

Beide Ansätze nutzen die Konvexität der sicheren Menge, um diese durch Sampling von Trajektorien oder Rückfalltrajektorien zu erweitern. Dies führt zu einer weniger konservativen Sicherheitsfilterung, die dem Lernsystem mehr Freiraum zum Explorieren lässt.
Die Simulationsergebnisse zeigen die Effektivität der Satzausweitung bei einem Zeitverzögerungssystem unter verschiedenen Einstellungen. Insbesondere wird der Einfluss einer Überschätzung der Systemverzögerung auf die berechneten sicheren Mengen untersucht.

Estadísticas

Die Systemmatrix A ist
1 -0.1
0 1 .
Die Eingangsmatrix B ist
0
0.1 .
Die Ausgangsmatrix C ist
1 0 .

Citas

Keine relevanten Zitate identifiziert.

Ideas clave extraídas de

From Raw Data to Safety

by Mohammad Baj... a las arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15883.pdf

Consultas más profundas

Wie könnte der Einfluss von Messrauschen und Störungen auf die Schätzung der sicheren Mengen und die Vorhersage von Rückfalltrajektorien untersucht werden?

Um den Einfluss von Messrauschen und Störungen auf die Schätzung der sicheren Mengen und die Vorhersage von Rückfalltrajektorien zu untersuchen, könnte eine systematische Analyse durchgeführt werden. Hier sind einige mögliche Ansätze:

Simulation mit Rauschen: Durch die Integration von Rauschen in die Eingangsdaten und die Messungen können Simulationen durchgeführt werden, um zu sehen, wie sich das Messrauschen auf die Schätzung der sicheren Mengen auswirkt. Dies könnte helfen, die Robustheit des Systems gegenüber Störungen zu bewerten.

Störungsanalyse: Eine detaillierte Analyse der Auswirkungen von Störungen auf die Vorhersage von Rückfalltrajektorien könnte durchgeführt werden. Dies könnte beinhalten, Störungen unterschiedlicher Intensität und Art zu simulieren, um zu sehen, wie gut das System damit umgehen kann.

Empirische Studien: Durch die Durchführung von Experimenten mit realen Daten, die mit verschiedenen Störungsquellen behaftet sind, könnte der tatsächliche Einfluss von Messrauschen und Störungen auf die Sicherheitsfiltermethode bewertet werden.

Sensitivitätsanalyse: Eine Sensitivitätsanalyse könnte durchgeführt werden, um zu quantifizieren, wie empfindlich die Schätzung der sicheren Mengen und die Vorhersage von Rückfalltrajektorien auf verschiedene Arten von Störungen reagiert.

Wie könnte diese Methodik auf Regler angewendet werden, bei denen Rückfalltrajektorien und erweiterte Endmengen verwendet werden, um die Endkomponente eines datengesteuerten prädiktiven Reglers zu entwerfen?

Die Anwendung dieser Methodik auf Regler, die Rückfalltrajektorien und erweiterte Endmengen verwenden, um die Endkomponente eines datengesteuerten prädiktiven Reglers zu entwerfen, könnte wie folgt erfolgen:

Integration von Sicherheitsfiltern: Die entwickelten Sicherheitsfilter, die auf der Schätzung der sicheren Mengen basieren, könnten in den prädiktiven Regler integriert werden, um sicherzustellen, dass die generierten Rückfalltrajektorien innerhalb der definierten sicheren Mengen bleiben.

Optimierung der Endmengen: Durch die Verwendung der erweiterten Endmengen, die durch die Methodik zur sicheren Setzerweiterung berechnet werden, könnte die Endkomponente des prädiktiven Reglers optimiert werden, um eine bessere Sicherheit und Leistung zu gewährleisten.

Adaptive Regelung: Die Methodik könnte auch für adaptive Regelungsstrategien genutzt werden, bei denen die Rückfalltrajektorien und Endmengen basierend auf Echtzeitdaten und Störungsinformationen angepasst werden, um eine robuste und sichere Regelung zu gewährleisten.

Welche anderen Anwendungsfelder außerhalb der Robotik und Flugsteuerung könnten von diesem datengesteuerten Sicherheitsfilterkonzept profitieren?

Abgesehen von der Robotik und Flugsteuerung könnten andere Anwendungsfelder von diesem datengesteuerten Sicherheitsfilterkonzept profitieren, darunter:

Autonome Fahrzeuge: Die Methodik könnte auf autonome Fahrzeuge angewendet werden, um sicherzustellen, dass sie sicher und zuverlässig auf der Straße operieren, insbesondere in unvorhersehbaren Verkehrssituationen.

Industrielle Automatisierung: In der industriellen Automatisierung könnte die Sicherheitsfiltermethode dazu beitragen, dass Roboter und automatisierte Systeme sicher mit Menschen und anderen Maschinen interagieren.

Medizintechnik: Bei der Entwicklung von medizinischen Geräten und Robotern für chirurgische Eingriffe könnte die Methodik dazu beitragen, die Sicherheit und Genauigkeit der Systeme zu verbessern.

Energie- und Umwelttechnik: In Bereichen wie der Energieerzeugung und Umweltüberwachung könnte die datengesteuerte Sicherheitsfiltermethode dazu beitragen, sicherheitskritische Prozesse zu überwachen und zu steuern.

Durch die Anwendung dieser Methodik in verschiedenen Anwendungsfeldern könnten Sicherheit, Leistung und Zuverlässigkeit von Systemen verbessert werden.