分布式自适应控制是什么

分布式自适应控制（Distributed Adaptive Control）是一种现代控制系统理论，它结合了分布式计算和自适应控制技术。在这种控制策略中，系统被分解成多个相互独立或协作的子系统，每个子系统都具有一定程度的自治能力，能够在局部信息的基础上进行决策和调整。

核心思想在于：

1. **分布性**：控制任务不是集中在一个中央控制器上完成，而是分散到网络中的各个节点，这提高了系统的可靠性和容错性，也降低了对单点故障的敏感度。

2. **自适应性**：每个子系统能够根据自身的传感器数据以及从其他节点接收的信息，动态地学习和更新其控制策略，无需预先精确建模或完整了解整个系统的模型。

3. **协调性**：尽管每个节点独立运作，但它们通过通信协议交换信息，协同工作，保证整体系统的性能目标得以实现。

分布式自适应控制广泛应用于复杂系统如电力系统、机器人网络、自动驾驶等，尤其是在物联网(IoT)环境中，因为这些环境通常涉及到大量异构设备，实时数据共享和资源有限的情况。相关问题可能包括：