Physics-informed data-driven control without persistence of excitation

要約

システムの再識別を可能にするために十分に有益ではないデータが、境界のあるシステムマトリックスの規範などのシステムの外部または物理的知識と組み合わせると、意味のある情報を提供できることを示します。
次に、安全性とエネルギーの最小化の問題と、モデルのないダイナミクスの予測を強化するために、この情報をどのように活用できるかを説明します。
この予備作業は、システムに関する物理的な知識を統合し、補間条件を活用することにより、効果的な制御のために限られたデータを使用することに向けた重要なアイデアを概説しています。

要約(オリジナル)

We show that data that is not sufficiently informative to allow for system re-identification can still provide meaningful information when combined with external or physical knowledge of the system, such as bounded system matrix norms. We then illustrate how this information can be leveraged for safety and energy minimization problems and to enhance predictions in unmodelled dynamics. This preliminary work outlines key ideas toward using limited data for effective control by integrating physical knowledge of the system and exploiting interpolation conditions.

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