Certificación de Seguridad Predictiva Lineal para Control Basado en Aprendizaje

Si bien se ha demostrado repetidamente que los controladores basados en aprendizaje pueden ofrecer un rendimiento superior, a menudo carecen de garantías de seguridad. Este artículo tiene como objetivo abordar este problema introduciendo un esquema de certificación de seguridad predictiva por modelo (MPSC) para sistemas lineales con perturbaciones aditivas. El esquema verifica la seguridad de una entrada basada en aprendizaje propuesta y la modifica lo menos posible para mantener el sistema dentro de un conjunto dado de restricciones. La seguridad está relacionada con la existencia de un controlador predictivo por modelo (MPC) que proporciona una trayectoria factible hacia un conjunto objetivo seguro. Una formulación de MPC robusta tiene en cuenta el hecho de que el modelo es generalmente incierto en el contexto del aprendizaje, lo que permite demostrar la satisfacción de las restricciones en todo momento bajo la estrategia MPSC propuesta. El esquema MPSC se puede utilizar para expandir cualquier conjunto de estados seguros potencialmente conservador y proporcionamos una técnica iterativa para aumentar el conjunto seguro. Finalmente, se propone un procedimiento de diseño práctico basado en datos para MPSC utilizando optimización de escenarios.