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具有稳定性和鲁棒性保证的数据驱动模型预测控制
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提出了一种鲁棒数据驱动模型预测控制(MPC)方案来控制线性定常系统。该方案采用基于行为系统理论和过去测量轨迹的隐式模型描述。特别是,它不需要任何先前的识别步骤,而只需要一个初始测量的输入输出轨迹以及未知系统阶数的上界。首先,我们证明了在无测量噪声的情况下,具有终端相等约束的标称数据驱动MPC方案的指数稳定性。对于有界的附加输出测量噪声,我们提出了一种鲁棒的改进方案,在代价中加入一个正则化的松弛变量。我们证明了这种鲁棒MPC方案在多阶方式下的应用可以使闭环在噪声水平下具有实际的指数稳定性。提出的结果提供了闭环特性的第一个(理论)分析,由一个简单的,纯数据驱动的MPC方案产生。
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