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Data-driven Koopman MPC using mixed stochastic–deterministic tubes
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.jprocont.2025.103533.png)
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摘要
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• 引入混合随机-确定性管（mixed stochastic–deterministic tubes）以处理数据驱动Koopman基MPC框架中的模型误差和扰动。
• 采用基于Wasserstein模糊集（Wasserstein ambiguity set）的分布鲁棒优化（distributionally robust optimization），并保证递归可行性和概率闭环鲁棒性。
• 通过离线管构造（offline tube construction）降低在线计算复杂度。
