Data-Driven Adversarial Online Control for Unknown Linear Systems

Core Concepts

Ein neuartiger datengetriebener Online-Adaptive-Regelungsalgorithmus für unbekannte lineare Systeme.

Abstract

Das Papier untersucht die Herausforderung der adversativen Online-Regelung für unbekannte lineare Systeme. Es präsentiert einen datengetriebenen Algorithmus, der auf dem Verhalten von Systemen basiert, um eine nicht-parametrische Systemdarstellung zu erlernen und eine adaptive Regelung zu ermöglichen. Der Algorithmus garantiert eine sublineare Regret-Grenze und kann auf Systeme mit Ausgangsrückkopplung erweitert werden. Abstract: Untersuchung der Online-Regelung mit unbekanntem linearen dynamischen System und adversativen Störungen. Präsentation eines datengetriebenen Online-Adaptive-Regelungsalgorithmus. Garantierte sublineare Regret-Grenze und Erweiterung auf Ausgangsrückkopplung. Introduction: Anstieg der Beliebtheit datengetriebener Regelungsansätze. Datengetriebene Regelung umgeht Identifikation von Systemparametern. Einfachheit, Allgemeingültigkeit und Robustheit der datengetriebenen Regelung. Problem Formulation and Preliminaries: Online-Regelungsproblem mit unbekanntem LTI-System und adversativen Störungen. Verwendung von Hankel-Matrizen zur nicht-parametrischen Systemdarstellung. Darstellung des Systems in einem L-Schritt-Modell. Algorithm Design: Zwei Stufen: Online-Exploration und Engagement in einer rauschigen Umgebung. Adaptive ADAC-Politik zur Regelung des Systems. Verwendung von Online-Gradientenabstieg zur Aktualisierung der Parameter. Theoretical Analysis: Analyse der Regret-Grenze des Algorithmus. Zerlegung des Regrets in verschiedene Teile. Abschließende Regret-Grenze von ˜O(T 2/3).

Stats

Wir betrachten den Online-Regelungsprozess mit unbekanntem linearen dynamischen System. Der Algorithmus garantiert eine sublineare Regret-Grenze. Die Erweiterung auf Systeme mit Ausgangsrückkopplung wird diskutiert.

Quotes

"Unsere Methode garantiert eine sublineare Regret-Grenze mit hoher Wahrscheinlichkeit." "Der Algorithmus kann direkt auf Fälle mit Ausgangsrückkopplung angewendet werden."

Key Insights Distilled From

Data-Driven Adversarial Online Control for Unknown Linear Systems

by Zishun Liu,Y... at arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2308.08138.pdf

Deeper Inquiries

Kann der datengetriebene Ansatz auch auf andere Regelungsprobleme angewendet werden

Ja, der datengetriebene Ansatz kann auch auf andere Regelungsprobleme angewendet werden. Der Algorithmus, der in dem vorliegenden Kontext entwickelt wurde, umfasst eine nicht-parametrische Systemdarstellung basierend auf Hankel-Matrizen, die es ermöglicht, das Systemverhalten direkt aus den Daten abzuleiten. Dieser Ansatz kann auf verschiedene Regelungsprobleme angewendet werden, bei denen die Systemparameter unbekannt sind und die Daten direkt genutzt werden können, um eine Regelstrategie zu entwickeln.

Welche potenziellen Herausforderungen könnten bei der Implementierung des Algorithmus auftreten

Potenzielle Herausforderungen bei der Implementierung des Algorithmus könnten in der Datenerfassung und -verarbeitung liegen. Es ist entscheidend, qualitativ hochwertige Daten zu sammeln, um genaue nicht-parametrische Systemdarstellungen zu erstellen. Zudem müssen mögliche Störungen und Rauschen in den Daten berücksichtigt werden, um die Robustheit des Algorithmus sicherzustellen. Die Implementierung erfordert auch eine sorgfältige Validierung und Überprüfung, um sicherzustellen, dass der Algorithmus korrekt funktioniert und die gewünschten Ergebnisse liefert.

Wie könnte die Verwendung von nicht-parametrischen Systemdarstellungen die Regelungstechnik revolutionieren

Die Verwendung von nicht-parametrischen Systemdarstellungen hat das Potenzial, die Regelungstechnik zu revolutionieren, indem sie den Bedarf an genauen Modellen und Systemidentifikation reduziert. Durch den direkten Einsatz von Daten können komplexe Systeme modelliert und gesteuert werden, ohne aufwendige Modellierungs- und Identifikationsschritte durchführen zu müssen. Dies ermöglicht eine schnellere Implementierung von Regelungsstrategien und erhöht die Robustheit gegenüber Unsicherheiten im System. Darüber hinaus können nicht-parametrische Ansätze flexibler sein und sich besser an sich ändernde Systeme anpassen, was zu effizienteren und leistungsfähigeren Regelungssystemen führt.