論文の概要: Neural System Level Synthesis: Learning over All Stabilizing Policies
for Nonlinear Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11812v1
- Date: Tue, 22 Mar 2022 15:22:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-23 17:41:52.513837
- Title: Neural System Level Synthesis: Learning over All Stabilizing Policies
for Nonlinear Systems
- Title（参考訳）: ニューラルシステムレベル合成:非線形システムの全ての安定化ポリシーを学習する
- Authors: Luca Furieri, Clara Luc\'ia Galimberti, Giancarlo Ferrari-Trecate
- Abstract要約: 本稿では,パラメータ最適化における閉ループ安定性を保証するニューラルSLS(Neur-SLS)手法を提案する。
本稿では,Recurrent Equilibrium Networks (RENs) に基づく最近のDeep Neural Network (DNN) モデルを用いて,非線形安定演算子の豊富なクラスについて学習する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We address the problem of designing stabilizing control policies for
nonlinear systems in discrete-time, while minimizing an arbitrary cost
function. When the system is linear and the cost is convex, the System Level
Synthesis (SLS) approach offers an exact solution based on convex programming.
Beyond this case, a globally optimal solution cannot be found in a tractable
way, in general. In this paper, we develop a parametrization of all and only
the control policies stabilizing a given time-varying nonlinear system in terms
of the combined effect of 1) a strongly stabilizing base controller and 2) a
stable SLS operator to be freely designed. Based on this result, we propose a
Neural SLS (Neur-SLS) approach guaranteeing closed-loop stability during and
after parameter optimization, without requiring any constraints to be
satisfied. We exploit recent Deep Neural Network (DNN) models based on
Recurrent Equilibrium Networks (RENs) to learn over a rich class of nonlinear
stable operators, and demonstrate the effectiveness of the proposed approach in
numerical examples.
- Abstract（参考訳）: 非線形システムの制御ポリシーを離散時間に安定化する問題に対処し,任意のコスト関数を最小化する。
システムが線形でコストが凸である場合、システムレベル合成(SLS)アプローチは凸プログラミングに基づく正確なソリューションを提供する。
この場合以外にも、大域的最適解は、一般に、トラクタブルな方法では見つからない。
本稿では, 与えられた時間変化非線形系を安定化させる制御ポリシのみを, 複合効果の観点からパラメトリゼーションする。
1)強力な安定化ベースコントローラ及び
2)安定なSLS演算子を自由に設計する。
この結果に基づいて,パラメータ最適化の前後における閉ループ安定性を保証するニューラルSLS(Neur-SLS)手法を提案する。
本稿では,Recurrent Equilibrium Networks (RENs) に基づく最近のDeep Neural Network (DNN) モデルを用いて,非線形安定作用素の豊富なクラスについて学習し,数値例で提案手法の有効性を実証する。
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