Główne pojęcia
直接と間接のデータ駆動型予測制御手法は同等であることを示す。
Streszczenie
近年、データ駆動型制御に関心が高まっており、直接データ駆動ソリューションへの関心は、Subspace Predictive Control(SPC)の登場から実質的に停滞していました。しかし、最近の研究では、直接方法と間接方法の違い、利点、欠点について議論が活発化しています。本研究では、複数の直接データ駆動型予測制御手法とスラック変数を持つ間接手法との間に等価性があることを証明しました。これにより、DDPCアプローチの柔軟性や可能な弱点の起源が明らかになりました。また、特定されたパラメータや共分散行列を用いた直接方法の再定式化は、将来的な分析においてシステム同定から得られるツールを使用する可能性を開くことができます。
Statystyki
Σ∆ = 0 for N = 119 in this setting, so the slack is not used.
For feasible ˆy and u we get φ ∈ R(Σφ) and ∆ˆy = ˆy − bΘφ ∈ R(Σ∆).
The optimal g gives h(g) = 1/N ∥∆ˆy∥2 Σ†∆ + (1/N ∥φ∥2 Σ†φ for (19) 0 for (20).
Cytaty
"Recently, several direct Data-Driven Predictive Control (DDPC) methods have been proposed, advocating the possibility of designing predictive controllers from historical input-output trajectories without the need to identify a model."
"In this work, we show that these approaches are equivalent to an indirect approach."
"We conclude the paper in Section VII."