分布式预测控制：状态耦合系统优化策略

本文主要探讨了状态耦合大规模系统的分布式预测控制策略。这类系统通常由多个子系统组成，每个子系统不仅控制自身的状态，还考虑到其他子系统的影响。这种考虑使得控制设计更为复杂，因为子系统之间的状态关联性需要得到精确处理。 分布式预测控制的核心在于利用历史数据预测未来状态，然后基于这些预测对每个子系统进行控制决策。为了减少预测与实际状态之间的不确定性偏差，引入了相容性约束。相容性约束是一种在线调整机制，通过实时地收紧这个约束，可以降低控制策略的保守性，从而提高控制精度。 此外，文中提出了一种逐步收紧未来轨迹约束的方法，旨在确保即使面对不确定性，物理约束也能在未来的时刻始终得到满足。这涉及到对控制策略的动态优化，目的是在满足系统稳定性和性能要求的同时，实现更优的控制效果。 研究者针对实际运行的系统，特别是采用了一个由三个相互连接的弹簧-阻尼小车子系统作为案例研究，对比了所提出的算法与其他现有算法。实验结果显示，新算法在计算量上具有显著优势，且在控制性能上表现出更好的效果。这验证了作者所提方法的有效性和优越性，尤其是在大规模、动态耦合系统中的应用潜力。 本文的工作对分布式预测控制理论和实践有着重要的贡献，特别是在处理复杂系统中状态耦合问题时，通过引入相容性约束和未来轨迹的逐步收紧策略，实现了更高效、更精确的控制。这为大规模系统优化控制提供了新的思路和方法，对于提升工业自动化和智能系统的设计与实施具有实际价值。