1樓：飛翔南
model-based control（MBC）方法已經相對完善，包括設計方法，穩定性分析，因此理論體系相對完善，並且有相當的應用。但是面臨的瓶頸是在現在智慧型化的時代下，很多智慧型體（機械人，智慧型汽車，機械系統）本身的設計結構越來越複雜，其系統模型高度非線性很複雜，其精確的動力學模型很難建立。因此，這種情況下MBC的控制效果會受到制約。
在乙個，在大資料時代下，由於感測器的發展，很多精確的資料資源很豐富，容易得到，怎樣有效利用這些資源自然地成為一種研究課題。
簡單來講，data-driven control（DDC）方法一種是直接利用資料得到控制器；還有一種途徑是，利用可測的系統資料（input-output），用神經網路的結構重構系統的動力學模型，然後在這個重構的模型的基礎上進行控制器設計，這種方法也是DDC的。
目前，從學術的角度：比較熱門的是這種DDC方法和AI中的增強學習（RL）進行了結合，利用最優控制理論、自適應控制理論、RL原理，通來得到相應的最優控制策略。其中會也會利用actor-critic網路框架實現最優控制器的設計，這個過程只需要系統資料，不依賴精確的數學模型，而且可以實現一種online的學習機制。
具有很好的實際應用前景。
我覺得這兩種方法各有利弊，最重要的是在什麼條件下合理有效利用或者融合最為關鍵。這個問題需要時間需要實踐慢慢會有答案。我們應該做的是努力做這個問題的實踐著或者解答者。
哈哈~小小體會。大家相互交流思考哈！
2樓：胡虎虎
做了幾年的資料驅動控制，有一點自己的體會，和題主分享一下。
我個人比較贊同是侯忠生老師的觀點，具體可以參考其所寫的綜述
1）From model-based
control to data-driven control: Survey, classification and perspective 2）資料驅動控制理論及方法的回顧和展望
在第乙個文獻中給了基於模型（MBC）和資料驅動控制（DDC）之間的關係，個人覺得比較在理。侯忠生老師的觀點是兩者應該互為補充，而非對立的關係，並在下圖中給出了其各自的適用範圍。
Model-based
control：即控制器設計依賴模型，需要知曉被控物件的數學模型。典型的有最優控制，自適應控制，魯棒控制等。
其發展時間長，分析工具成熟。當模型精確已知，就完全可以用已有基於模型的方法，這些控制方法已經在諸如航空航天領域證明了其強大的威力。但並非所有情況下這些方法都適用，因為某些情況下模型無法精確獲得。
Data-driven
control：即控制器設計不依賴系統的模型結構引數等資訊，直接利用資料，得出控制律。典型的方法有近似動態規劃，無模型自適應控制，去偽控制，迭代學習控制等。
因為現實中有些複雜系統的模型是很難建立的，即使建立也非常不准。例如大型交通路網，雖然有類似S-F這樣的模型，但其適應範圍也一直存在爭議，在這種情況下，採用基於模型的演算法就很能發揮作用。在當今社會，系統的資料獲得已經不是乙個問題，乙個系統可能無法建模，但卻可以獲得很多的輸入輸出資料，這些資料報含了系統的各種資訊，如果能直接有效地利用這些資料，從資料出發直接設計控制器，就能迴避很多基於模型控制演算法中的問題，從而實現對這類系統的控制。
現有常見資料驅動控制方法基本從上世紀90年代初開始發展，到現在也不過20多年，很多方法也依舊在發展中。有些朋友可能認為資料驅動控制不靠譜，但事實上最常用的PID控制就是一種資料驅動控制，因為它的控制輸入設計直接由誤差的反饋組成，不考慮模型資訊，而PID到如今依舊是最普遍的控制演算法，也反映了資料驅動控制的有效性。
關於收斂性證明，因為所有的證明都要有假設，即使是那些基於模型的控制方法，其收斂性證明也是在假設被控系統完全符合模型的動力學描述情形下的。而現實中哪怕是乙個單容水箱的特性也會隨著各個元器件的特性不同（例如感測器的時變非線性）而無法精確描述。所以這些收斂性的證明也是在某些前提下的。
事實上，資料驅動控制在某些假設的前提下也是可以證明其穩定性的，而非直接所想的那樣通過無陣列資料進行試湊。
因為不是學術回答，所以有些內容可能不準確，具體可以參考上述兩篇文獻。
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