执行器饱和下多变量不确定系统分布式MPC的增益调度与协同设计

需积分: 12 3 下载量 194 浏览量 更新于2024-08-26 1 收藏 266KB PDF 举报
本文主要探讨了"受到执行器饱和影响的多变量不确定系统"的增益调度分布式模型预测控制(Distributed Model Predictive Control, D-MPC)算法。在处理实际工业系统时,大型系统常常需要分解为多个相互独立的子系统,以提高控制效率和响应速度。作者关注的核心问题是执行器的饱和限制,这是现实中普遍存在的问题,因为硬件设备的物理极限可能导致输出受限。 在提出的策略中,关键步骤包括设计独立的子控制器。首先,作者引入了不变集的概念,这是一个在系统动态中保持不变的重要数学工具,它帮助确定系统的安全工作区域,即使面对不确定性也能够确保稳定性。基于这个不变集,研究人员开发了一种最小-最大分布式MPC策略,旨在找到一个能够在所有可能的系统状态变化下都能提供稳定性和性能最优的控制器设置。 D-MPC控制器的设计是通过解决线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality, LMI)优化问题实现的。LMI是控制理论中的一个重要工具,它将复杂的系统动力学转换为易于处理的数学形式,使得求解问题变得可行。通过优化这些不等式,可以找到既能满足系统性能要求又能处理执行器饱和的控制器参数。 为了确保整个系统的协调,文章还介绍了一个迭代算法。这个算法在每个时间步通过调整子控制器的参数,逐步逼近全局最优解决方案,同时考虑到执行器的实际限制。这种迭代过程有助于克服分布式环境中的通信延迟和协调难题。 最后,作者通过数值例子展示了所提算法的有效性。通过对比实际应用结果与理想情况,研究者证明了他们的方法能够在处理执行器饱和的同时,保证系统的稳定性和性能,这对于复杂工业系统的控制具有重要意义。 总结来说,这篇论文关注的是在执行器饱和约束下,如何利用增益调度的分布式MPC技术对多变量不确定系统进行有效的控制。通过不变集、LMI优化和迭代算法的结合,研究人员开发出一种能够适应实际工业环境的控制策略,展示了其在实际问题中的应用潜力。