分布式预测控制的综合方法研究

摘要

在多智能体系统、大型工业过程系统的控制问题中，控制器的综合设计已受到了广泛的重视。这些系统的物理特性以及在控制过程中的控制需求，使得分布式预测控制成为研究该类问题的首选策略。本文主要针对此类系统的控制问题，通过研究控制目标分解、分布式协调与优化的实施算法、稳定性/收敛性分析等，提出分布式预测控制的综合方法，即具有递归可行性与稳定性/收敛性保障的分布式预测控制算法。主要贡献如下：
　　1.针对带有时变通讯拓扑需求的多智能体系统的跟踪及编队控制问题，本文首先根据通讯拓扑为各个智能体在线生成实时目标代价函数；然后为其设计一项对跟踪与编队收敛性具有激励作用的辅助约束与编队权重更新公式；最后通过将实时目标代价函数与相关约束合并，为各智能体构造子优化问题，并设计分布式协调与优化的实施算法。该方法可以有效地保证时变拓扑情况下的多智能体系统跟踪及编队的收敛性。
　　2.针对带有避碰需求的、用离散时间线性模型表示的多智能体系统的跟踪及编队控制问题，本文首先设计相容性约束，即对各个智能体的估计预测信息与实际预测信息之间的偏差进行约束；然后基于相容性约束，为各个智能体设计带有鲁棒性能的避碰约束；最后综合考虑相关约束，为各智能体构造子优化问题，并设计出分布式协调与优化的实施算法。该方法在保证控制算法递归可行的前提下，有效地避免了各智能体之间的碰撞，使得整个多智能体系统的跟踪及编队收敛到指定目标。
　　3.针对带有避碰需求的、用连续时间非线性模型表示的非完整动力学多智能体系统的跟踪、调节及编队控制问题，本文首先为各智能体设计了具有正不变性与安全性的终端集合及相关的局部控制律；然后为各智能体设计相容性约束与避碰约束；最后综合考虑相关约束，为各智能体构造子优化问题，并设计出分布式协调与优化的实施算法。该方法能够有效地解决非完整动力学多智能体系统的正向/反向跟踪、调节及编队问题，并且保障了各智能体之间的避碰需求。
　　4.针对带约束的大规模动态耦合系统的调节问题，本文首先设计相容性约束，即对各个子系统的估计预测信息与真实预测信息之间的偏差进行限制；继而基于相容性约束，将原有的状态与输入约束进行收紧，以保证真实的状态与输入满足约束；进一步从保证子优化问题递归可行性与系统稳定性的角度出发，对相容性约束进行收紧处理与上限更新；最后综合考虑相关约束，为各个子系统构造优化问题，并提出分布式协调与优化的实施算法。该方法在保证控制算法递归可行的前提下，有效地保证了该类系统调节的稳定性，使得真实的状态与输入约束得到保障。

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主要符号表

1 绪论

1.1 大规模分布式系统介绍

1.2 大规模分布式系统的分布式控制研究现状

1.3 预测控制简介

1.4 大规模分布式系统的分布式预测控制现状

1.5 本文贡献及结构

2 带有时变通讯拓扑的多智能体系统跟踪及编队问题

2.1 引言

2.2 问题描述

2.3 权重矩阵的在线确定方法

2.4 分布式预测控制综合

2.5 主要结果

2.6 示例说明

2.7 本章小结

3 带有避碰需求的多智能体系统的跟踪及编队问题

3.1 引言

3.2 问题描述

3.3 分布式预测控制综合

3.4 主要结果

3.5 示例说明

3.6 本章小结

4 带有避碰需求的非完整动力学多智能体系统的跟踪、调节及

4.1 引言

4.2 问题描述

4.3 分布式预测控制综合

4.4 主要结果

4.5 示例说明

4.6 本章小结

5 带约束的大规模动态耦合系统的调节问题

5.1 引言

5.2 问题描述

5.3 集中式预测控制综合

5.4 分布式预测控制综合

5.5 主要结果

5.6 仿真验证

5.7 本章小结

6 结论与展望

6.1 全文总结

6.2 研究展望

参考文献

致谢

攻读博士期间取得的研究成果

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