扩展状态观测器驱动的复杂系统分布式预测控制

本文主要探讨的是"基于扩张状态观测器的分散模型预测控制"在复杂关联系统中的应用。面对复杂系统中分散控制方法难以有效处理子系统间耦合和干扰的问题，研究者提出了一种创新性的控制策略。该策略的核心是利用扩展状态观测器（Extended State Observer，ESO）。 首先，作者将复杂的多变量系统分解为一系列低维、低控制变量的子系统，这样做的目的是简化控制过程，并使得每个子系统能独立进行局部的模型预测控制。通过这种方式，控制的复杂度被分散到了各个子系统，提高了控制效率。 接着，扩展状态观测器在这一过程中发挥关键作用。它负责对子系统之间的耦合项以及外部干扰进行实时估计。这种估计有助于减少不确定性，因为通过前馈补偿的方式，可以利用观测到的估计值抵消或补偿这些不利因素，从而增强系统的鲁棒性和稳定性。 通过这种设计，算法旨在降低整个复杂系统在计算上的负担，因为每个子系统只需要处理自身的局部信息，减少了全局优化的需求。同时，系统的响应时间和抗扰动性能得以提升，这对于工业自动化和过程控制等领域具有实际意义。 最后，为了验证这个算法的有效性，研究人员选择了液位控制系统作为实验平台。液位控制系统是一个典型的复杂动态系统，其性能对实时性和稳定性有较高要求。通过在液位控制系统上的实验结果，证实了基于扩张状态观测器的分散模型预测控制方法在实际应用中的优越性。 本文贡献了一个针对复杂关联系统的新型控制策略，通过扩展状态观测器的引入，实现了子系统间的有效协同工作，降低了计算成本，增强了系统的动态性能和抗干扰能力。这在提高工业自动化设备的控制精度和效率方面具有显著的优势。