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《曲阜师范大学》 2018年
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几类非线性系统的分布式预测控制

仲林  
【摘要】:针对复杂工业系统的非线性、多子系统耦合等特征,分布式模型预测控制(DMPC)是解决这类问题行之有效的方法.DMPC在结构上是每一个子系统通过网络实现彼此连接、信息共享,并能够相对独立的进行局部控制和工作.针对切换非线性系统由于内部或外部因素导致的系统状态不可测量,本文在第三章设计了一个输出反馈的状态观测器,证明了系统的真实状体和估计状态的差值有界;然后利用一个给定了基于Lyapunov函数控制器设计了分布式控制器,其中控制器_1保证了系统的稳定性,控制器_2通过与控制器_1交流合作,提升系统的整体性能.并设计了基于输出反馈的分布式预测控制算法,证明了系统的稳定性.然而,当达到期望的性能时,系统仍会周期的进行预测控制,这会浪费系统的在线计算时间;所以,本文第四章考虑当前子系统在接收邻域子系统的状态信息时存在时滞的情况,设计了一个基于事件触发的分布式预测控制算法,当事件触发条件满足时,系统进行预测控制并保存控制率,当系统不满足触发条件时,将使用上一触发时刻保存的控制率作用于系统,并结合输入状态稳定性的特征证明了系统的收敛性.本文的工作主要从以下两个部分展开:第一,常规的大规模高纬度的系统通常采用集中式的预测控制,但由于集中式的预测控制在计算量和性能指标上已经不能满足现代工业的要求.文章采用工业上常见的切换非线性系统,设计了一个基于输出反馈的分布式模型预测控制算法.在系统状态不可测的情况下,通过输出反馈证明系统真实状态和估计状态的差值有界,然后利用一个给定的基于Lyapunov函数的控制器,设计了分布式预测控制器,并给出了分布式预测控制算法,证明了系统的稳定性.第二,针对一类离散非线性系统,当子系统间关联信息存在时滞时,本文设计了一个仅与当前子系统相关的事件触发模块,并给出了事件触发条件.当事件触发条件满足时,当前子系统进行预测控制并保存当前时刻的控制率;当触发条件不满足时,子系统将会利用上一触发时刻保存的控制率作用于系统,然后给出了基于事件触发的分布式预测控制控制算法,结合输入状态稳定性证明了系统的收敛性.
【学位授予单位】:曲阜师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:O231.2

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