Canonical Form of Datatic Description in Control Systems

反馈控制器的设计正在从模型控制（即基于模型）向数据控制（即基于数据）的范式转变。状态空间模型的规范形式是模型控制系统中的一个重要概念，例如Jordan形式、可控形式和观测形式，其目的是促进系统分析和控制器合成。在数据控制领域中，缺乏数据表示标准化的现象比较明显。本文首次引入规范数据形式的概念，以实现更有效的数据控制器设计。在控制系统中，规范形式的数据样本由转移部分和属性部分组成。前者独立地封装了采样时间的系统动态，它是一个包含三个元素的元组：状态、动作及其对应的下一个状态。后者描述了当前样本的一些人工特征，其计算必须在线上进行。每个样本的属性必须遵守两个要求：（1）因果性，确保独立于任何未来的样本；（2）局部性，允许依赖于历史样本，但受限于有限的邻域集合。添加属性的目的是为控制器设计提供某些方面的优势，以提高效率和效果。为了提供更详细的说明，本文提出了两种规范数据形式：时间形式和空间形式，并展示了它们在两个数据控制系统中降低不稳定性和提高训练效率的优势。

本论文试图解决在数据驱动控制系统中缺乏标准化数据表示的问题。作者提出了规范数据形式的概念，以实现更有效的数据驱动控制器设计。

论文提出了规范数据形式的概念，其中数据样本由转换组件和属性组件组成。转换组件独立地封装了采样时的系统动态，属性组件描述了当前样本的一些人工特征，其计算必须以在线方式进行。该属性必须符合因果性和局部性要求，以提高控制器设计的效率和效果。

论文提出了两种规范数据形式：时间形式和空间形式，并展示了它们在两个数据驱动控制系统中降低不稳定性和提高训练效率的优势。实验使用了MNIST数据集，并提供了开源代码。

在这个领域中，最近的相关研究包括“基于深度学习的数据驱动控制”和“基于统计学习的数据驱动控制”。