网络信息模式下分布式系统协调预测控制

摘要：

工业系统中广泛存在一类由多个相互关联的子系统组成的大系统.尽管分布式控制结构的性能没有集中式控制好,但由于其具有较高的灵活性和容错性,相对于集中控制更加适合控制上述系统.在保持容错性的情况下如何提高系统的整体性能是分布式控制的一个难点问题.本文提出了一种分布式预测控制(Distributed model predictive control,DMPC)方法,该方法通过在各子系统预测控制器的性能指标中加入输入变量对其下游子系统的影响的二次函数,来扩大分布式预测控制的协调度,进而在不增加网络连通度,不改变系统容错性的前提下,提高系统的性能.另外,本文给出了基于该协调策略的带输入约束的分布式预测控制器的设计方法,在初始可行的前提下,该方法相继可行并可保证系统渐近稳定.

关键词：预测控制、分布式系统、分布式预测控制、大系统、协调控制

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资助基金：国家重点基础研究发展计划973计划2013CB035500;国家自然科学基金61233004,61221003;高等学校博士学科点专项科研基金20120073130006;National Basic Research Program of China 973Program2013CB035500;National Natural Science Foundation of China61233004,61221003;Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education20120073130006

在线出版日期：2013-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1778-1786