Fugu-MT 論文翻訳(概要): Online Learning Based Risk-Averse Stochastic MPC of Constrained Linear Uncertain Systems

論文の概要: Online Learning Based Risk-Averse Stochastic MPC of Constrained Linear Uncertain Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.11441v1
Date: Fri, 20 Nov 2020 13:00:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-23 05:39:45.574643
Title: Online Learning Based Risk-Averse Stochastic MPC of Constrained Linear Uncertain Systems
Title（参考訳）: オンライン学習による制約付き線形不確かさシステムのリスク・アバース確率mpc
Authors: Chao Ning, Fengqi You
Abstract要約: 本稿では, 線形時間不変系のデータ駆動型モデル予測制御(MPC)の設計問題について検討する。本研究では,条件付きバリュー・アット・リスク(CVaR)制約があいまいさ集合と呼ばれる分布の族を拘束するために必要となる,オンライン学習に基づくリスク変動型MPCフレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper investigates the problem of designing data-driven stochastic Model Predictive Control (MPC) for linear time-invariant systems under additive stochastic disturbance, whose probability distribution is unknown but can be partially inferred from data. We propose a novel online learning based risk-averse stochastic MPC framework in which Conditional Value-at-Risk (CVaR) constraints on system states are required to hold for a family of distributions called an ambiguity set. The ambiguity set is constructed from disturbance data by leveraging a Dirichlet process mixture model that is self-adaptive to the underlying data structure and complexity. Specifically, the structural property of multimodality is exploit-ed, so that the first- and second-order moment information of each mixture component is incorporated into the ambiguity set. A novel constraint tightening strategy is then developed based on an equivalent reformulation of distributionally ro-bust CVaR constraints over the proposed ambiguity set. As more data are gathered during the runtime of the controller, the ambiguity set is updated online using real-time disturbance data, which enables the risk-averse stochastic MPC to cope with time-varying disturbance distributions. The online variational inference algorithm employed does not require all collected data be learned from scratch, and therefore the proposed MPC is endowed with the guaranteed computational complexity of online learning. The guarantees on recursive feasibility and closed-loop stability of the proposed MPC are established via a safe update scheme. Numerical examples are used to illustrate the effectiveness and advantages of the proposed MPC.
Abstract（参考訳）: 本稿では, 確率分布が不明だがデータから部分的に推定できる線形時間不変系に対して, データ駆動確率モデル予測制御(MPC)を設計する際の問題点について検討する。本稿では,システム状態に対する条件付きバリュー・アット・リスク(CVaR)制約があいまい性集合と呼ばれる分布の族を保持するために必要となる,オンライン学習に基づくリスク・アバース確率的MPCフレームワークを提案する。曖昧性セットは、基盤となるデータ構造と複雑性に自己適応的なdirichletプロセス混合モデルを利用して、外乱データから構築される。具体的には、各混合成分の1次および2次モーメント情報を曖昧性集合に組み込むように、マルチモダリティの構造的性質を悪用する。提案したあいまい性集合に対する分布的ロバストCVaR制約の等価な再構成に基づいて,新しい制約緩和戦略を開発する。コントローラの実行中により多くのデータが収集されると、リアルタイム外乱データを使用して曖昧性セットがオンラインに更新される。オンライン変分推論アルゴリズムは、すべての収集データをスクラッチから学習する必要がないため、提案したMPCは、オンライン学習の計算複雑性を保証している。提案したMPCの再帰可能性と閉ループ安定性の保証は,安全な更新方式によって確立される。数値例は,提案するmpcの有効性と利点を説明するために用いられる。

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