检索结果-内蒙古大学图书馆

10th IFAC Symposium on Robust control Design (ROCOND)

作者： Miller, Jared Sznaier, Mario Northeastern Univ ECE Dept Boston MA 02115 USA

This work bounds extreme values of state functions for a class of input-affine continuous-time systems that are affected by polyhedral-bounded uncertainty. Instances of these systems may arise in data-driven peak estimation, in which the state function must be bounded for all systems that are consistent with a set of state-derivative data records corrupted under L-infinity bounded noise. Existing occupation measure-based methods form a convergent sequence of outer approximations to the true peak value, given an initial set, by solving a hierarchy of semidefinite programs in increasing size. These techniques scale combinatorially in the number of state variables and uncertain parameters. We present tractable algorithms for peak estimation that scale linearly in the number of faces of the uncertainty-bounding polytope rather than combinatorially in the number of uncertain parameters by leveraging convex duality and a theorem of alternatives (facial decomposition). The sequence of decomposed semidefinite programs will converge to the true peak value under mild assumptions (convergence and smoothness of dynamics). Copyright (C) 2022 The Authors.

关键词： Robust Optimization in control Uncertain Systems Sum-of-Squares computational methods in control Safety Certificates

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Facial Input Decompositions for Robust Peak Estimation under Polyhedral Uncertainty

引用

IFAC-PapersOnLine 2022年第25期55卷 55-60页

作者： Jared Miller Mario Sznaier

关键词： Robust Optimization in control Uncertain Systems Sum-of-Squares computational methods in control Safety Certificates

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