Data-Driven Control Synthesis Using Koopman Operator: A Robust Approach

计算机科学 操作员(生物学) 控制(管理) 鲁棒控制 控制系统 人工智能 工程类 生物化学 转录因子 基因 电气工程 抑制因子 化学
作者
Mert Eyüboğlu,Nathan Powell,Alireza Karimi
标识
DOI:10.23919/acc60939.2024.10644426
摘要

This paper presents a data-driven control design method for nonlinear systems using the Koopman operator framework.The Koopman operator lifts nonlinear dynamics to a higher-dimensional space, where observable functions evolve linearly.We initially consider an approximate linear timeinvariant (LTI) lifted representation of the nonlinear system.To address residual errors, we calculate an approximation of the ℓ2-gain of the error system based on data.Subsequently, we synthesize a robust dynamic feedback controller, relying solely on the LTI frequency response, providing closed-loop guarantees.Additionally, we consider linear parameter-varying (LPV) lifted models to further minimize the error systems ℓ2-gain.In that case, we propose control design based on robustly stabilising the LTI dynamics and compensating for the parameter-varying part.The proposed strategy ensures internal stability under the assumption that the parametervarying dynamics are open-loop BIBO stable.Moreover, it provides nominal performance guarantees for specific inputoutput channels for which the parameter-varying dynamics are fully cancelled.
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