網(wǎng)絡信息模式下分布式協(xié)調(diào)模型預測控制研究.pdf

1、模型預測控制通常設計一個集中控制中心，由傳感器測量系統(tǒng)的狀態(tài)，控制器基于測量結(jié)果優(yōu)化全局控制輸入，再將其送到執(zhí)行器端對對象產(chǎn)生作用。隨著現(xiàn)代科技和通信技術(shù)的不斷提高，模型預測控制研究面臨的對象越來越復雜，一方面，由于需要實時在線優(yōu)化全局控制輸入，在處理快采樣周期的復雜系統(tǒng)時存在優(yōu)化不及時的問題；另一方面，傳統(tǒng)的集中式預測控制的信號依賴于單一的控制器，若集中式控制器與系統(tǒng)連接發(fā)生故障或失效，整個控制系統(tǒng)就會失效，其控制結(jié)構(gòu)的魯棒性和靈活性

2、都較差。上述問題極大地限制了模型預測控制向更廣泛的領(lǐng)域拓展，復雜系統(tǒng)的控制逐漸從集中式轉(zhuǎn)向網(wǎng)絡化分布式協(xié)調(diào)方式，分布式協(xié)調(diào)模型預測控制已成為復雜系統(tǒng)控制的有效方法和手段。與集中式模型預測控制相比，分布式模型預測控制的安全性、可靠性和靈活性都得到很大提高，當系統(tǒng)一部分傳感器或執(zhí)行機構(gòu)出現(xiàn)故障或部分單元被關(guān)閉時，整個系統(tǒng)仍可保持一定的性能運行，具有較高的故障容錯能力。
　　研究分布式控制可以為模型預測控制算法向更廣泛的領(lǐng)域發(fā)展奠定關(guān)鍵

3、理論基礎(chǔ)。近年來，學者們針對某些特定的對象提出了分布式模型預測控制算法，相關(guān)的基礎(chǔ)理論研究取得了一定的進展。隨著經(jīng)濟和科技的不斷發(fā)展，當前分布式模型預測控制仍有待進一步研究，如在如何降低控制器設計的保守性、如何保證其適用于更廣泛的復雜過程、如何在減少實時計算量的同時減少性能損失等諸多方面亟待探索。本文主要研究了分布式模型預測控制面臨的執(zhí)行器飽和、不確定時滯系統(tǒng)及信息協(xié)調(diào)機制等問題，提出了網(wǎng)絡信息模式下分布式協(xié)調(diào)模型預測控制設計方法。具體

4、研究內(nèi)容包括：
　　1）針對執(zhí)行器飽和受限的多胞型線性參數(shù)時變(linear parameter-varying，LPV)系統(tǒng)，提出了分布式協(xié)調(diào)模型預測控制算法。將執(zhí)行器飽和受限的全局系統(tǒng)分成多個子系統(tǒng)描述，針對較小規(guī)模的子系統(tǒng)分別設計獨立的分布式模型預測控制器，給出了多胞不確定系統(tǒng)的不變集條件，通過求解一組線性矩陣不等式（Linear Matrix Inequalities，LMIs）得到各子系統(tǒng)的控制器，引入迭代算法實現(xiàn)各個子

5、控制器的協(xié)調(diào)，通過仿真算例對所提出的分布式控制算法進行驗證。
　　2）考慮了帶多重狀態(tài)時滯和輸入時滯的不確定控制系統(tǒng)，提出了分布式模型預測控制設計方法。對于多重狀態(tài)時滯系統(tǒng)的模型預測控制問題，通過對不同子系統(tǒng)設計獨立的控制器以減少在線計算量，通過求解一組LMIs優(yōu)化問題得到各子系統(tǒng)的狀態(tài)反饋控制律及閉環(huán)系統(tǒng)魯棒控制性能指標的上界，給出了系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析及魯棒分布式模型預測控制器的設計方法。進而，考慮同時含狀態(tài)和輸入時滯系統(tǒng)的控制問

6、題，將相關(guān)結(jié)果擴展到同時具有多重狀態(tài)時滯和輸入時滯情形，引入多步狀態(tài)反饋控制律降低分布式模型預測控制設計的保守性。數(shù)值仿真驗證了相關(guān)算法的有效性。
　　3）考慮分布式模型預測控制器設計過程中的量化信息協(xié)調(diào)及丟包問題，提出了基于丟包補償?shù)姆植际侥Ｐ皖A測控制設計方法。在分布式控制器的協(xié)調(diào)過程中，考慮各個子系統(tǒng)的反饋控制律量化傳輸?shù)那樾?，將丟包情形建模為伯努利過程，分析了丟包情況下的分布式模型預測控制性能損失。引入丟包補償策略，提高了量

7、化信息協(xié)調(diào)及丟包情形下的分布式模型預測控制性能。仿真算例對提出的分布式預測控制算法進行了驗證。
　　4）分別針對標稱描述系統(tǒng)和線性參數(shù)時變系統(tǒng)，設計了基于次序更新協(xié)調(diào)的分布式模型預測控制算法。與傳統(tǒng)模型預測控制需要更新所有子系統(tǒng)的輸入不同，次序更新分布式模型預測控制在各采樣時刻僅更新若干子系統(tǒng)的輸入，非當前更新的子系統(tǒng)輸入采用最近優(yōu)化的結(jié)果代替，經(jīng)過若干采樣周期后可完成所有子系統(tǒng)的輸入更新，其控制器設計時間得到減少。相關(guān)結(jié)果在TB