资料介绍
一般来说,集中式预测控制问题可以用分布式预测控制方法求解,求解的精度与问题
的性质有关。分布式控制系统需要通讯的数据,可以根据所得控制律的形式来确定。在网络环境下,采用集中式控制时,可能因为通讯的数据量过大造成网络通讯的各种问题。采用分布式的控制方法,是为了减少数据通讯量,从而有效地利用现有的网络资源,得到要求的控制效果。本文提供了实际应用中减少分布式预测控制系统的通讯量的方法。通过仿真验证了逻辑分析结果。
关键词:预测控制,分布式控制,数据通讯,优化算法
现代的工业控制中,复杂并且高维数的系统大量出现[1]。这种系统的变量和约束数量常常多达数十个。
面对这种系统,使用集中式控制系统就显得非常困难,主要是其在线求解的计算量太大,对计算机的性能和计算速度要求也变得很高。而一味地要求硬件水平的提高,不是理想的解决办法。因此,人们提出了分布式预测控制的方案,把在线求解问题分布到各个智能体中去实现。
本文所讲分布式控制是指在分散的、松散耦合的网络环境中,各智能控制器(子系统)如何相互协作,共同完成一个或多个控制作业任务的技术。在分布式控制中,每个控制器都能够相对独立地进行局部控制和工作,但又不能独立完成整个系统的任务,它们之间通过网络彼此互连通信,资源共享,相互协作,来共同完成整个系统的目标和任务,因此这里每个控制器都相当于一个智能体。
的性质有关。分布式控制系统需要通讯的数据,可以根据所得控制律的形式来确定。在网络环境下,采用集中式控制时,可能因为通讯的数据量过大造成网络通讯的各种问题。采用分布式的控制方法,是为了减少数据通讯量,从而有效地利用现有的网络资源,得到要求的控制效果。本文提供了实际应用中减少分布式预测控制系统的通讯量的方法。通过仿真验证了逻辑分析结果。
关键词:预测控制,分布式控制,数据通讯,优化算法
现代的工业控制中,复杂并且高维数的系统大量出现[1]。这种系统的变量和约束数量常常多达数十个。
面对这种系统,使用集中式控制系统就显得非常困难,主要是其在线求解的计算量太大,对计算机的性能和计算速度要求也变得很高。而一味地要求硬件水平的提高,不是理想的解决办法。因此,人们提出了分布式预测控制的方案,把在线求解问题分布到各个智能体中去实现。
本文所讲分布式控制是指在分散的、松散耦合的网络环境中,各智能控制器(子系统)如何相互协作,共同完成一个或多个控制作业任务的技术。在分布式控制中,每个控制器都能够相对独立地进行局部控制和工作,但又不能独立完成整个系统的任务,它们之间通过网络彼此互连通信,资源共享,相互协作,来共同完成整个系统的目标和任务,因此这里每个控制器都相当于一个智能体。
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