Análisis de Convergencia para un Algoritmo de Control de Retroalimentación Basado en Datos en Línea

Este documento presenta el análisis de convergencia de un novedoso algoritmo de control de retroalimentación basado en datos, diseñado para generar controles en línea con base en datos observacionales parciales y ruidosos. El algoritmo comprende un componente de estimación de estado habilitado por un filtro de partículas, que estima el estado del sistema controlado a través de observaciones indirectas, junto con un eficiente solucionador de control óptimo tipo principio máximo estocástico. Al integrar técnicas de convergencia débil para el filtro de partículas con el análisis de convergencia para el solucionador de control del principio máximo estocástico, derivamos un resultado de convergencia débil para el procedimiento de optimización en búsqueda de un control de retroalimentación basado en datos óptimo. Se realizan experimentos numéricos para validar los hallazgos teóricos.