基于分布式模型预测控制的不确定系统 actuator 饱和控制策略

"分布式模型预测控制在多topic不确定系统中的应用" 分布式模型预测控制（Distributed Model Predictive Control，DMPC）是一种基于模型预测控制的分布式控制策略，旨在解决复杂系统的控制问题。该策略通过将全局系统分解成多个子系统，然后对每个子系统设计模型预测控制器，以实现系统的最优控制。 在该论文中，作者提出了一个分布式模型预测控制算法，以解决多topic不确定系统中的actuator saturation问题。该算法通过将全局系统分解成多个子系统，然后对每个子系统设计模型预测控制器，以实现系统的最优控制。 多topic不确定系统是指系统的参数或结构存在不确定性的系统。这种系统在实际应用中非常常见，例如机器人控制、过程控制、网络控制等。在这种系统中，actuator saturation是指执行器的输出达到其最大或最小值时的限制。 模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）是一种基于模型的预测控制策略，通过预测系统的未来行为，选择最优的控制输入，以实现系统的最优控制。MPC算法通常包括两个部分：预测模型和优化算法。预测模型用于预测系统的未来行为，而优化算法用于选择最优的控制输入。 在分布式模型预测控制中，每个子系统都有其自己的预测模型和优化算法。这些子系统通过通信网络相互连接，实现系统的整体最优控制。 在该论文中，作者使用了线性矩阵不等式（Linear Matrix Inequalities，LMIs）来描述多topic不确定系统的约束条件。LMIs是一种常用的数学工具，用于描述系统的约束条件。 该论文提出了一个分布式模型预测控制算法，以解决多topic不确定系统中的actuator saturation问题。该算法通过将全局系统分解成多个子系统，然后对每个子系统设计模型预测控制器，以实现系统的最优控制。 "分布式模型预测控制在多topic不确定系统中的应用" 关键词：分布式模型预测控制、actuator saturation、多topic不确定系统、线性矩阵不等式 该论文的主要贡献在于： 1. 提出了一个分布式模型预测控制算法，以解决多topic不确定系统中的actuator saturation问题。 2. 使用线性矩阵不等式来描述多topic不确定系统的约束条件。 3. 针对多topic不确定系统中的actuator saturation问题，提出了一个实用的解决方案。 该论文的结果可以应用于各种复杂系统的控制，例如机器人控制、过程控制、网络控制等。