Distributiv robust stabilisierende Regelung und Lyapunov-Zertifikat-Lernen für Systeme mit Modellungewissheit

Dieser Artikel präsentiert neuartige Methoden zur Synthese distributiv robuster stabilisierender Neuralregler und Zertifikate für Regelsysteme unter Modellungewissheit. Der Schlüssel ist eine neuartige distributiv robuste Formulierung der Lyapunov-Ableitung-Chance-Nebenbedingung, die eine monotone Abnahme des Lyapunov-Zertifikats gewährleistet.