.png){kind=icon}
.png){kind=icon}
返回
Data-Driven Methods of Distributed Control to Multi-Input Linear Systems
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1109/TAC.2025.3647574.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
本文研究了多输入线性系统分布式协同控制的数据驱动方法。在无模型场景下，由于系统强动态耦合及邻居间通信受限，设计协同控制律尤为具有挑战性。我们考虑了系统模型部分已知和完全未知两种情况，并提出了相应的直接和间接数据驱动方法用于分布式控制器设计。对于部分已知模型系统，我们针对不同未知系统矩阵情况开发了几种算法；对于完全未知系统，我们采用间接数据驱动框架，将系统辨识过程重新表述为分布式优化问题。该问题具有唯一最优解，能准确表征系统模型，其唯一性由控制输入的分布式设计保证。提出了一种实用算法获取该最优解，且与邻居的通信负载与数据长度和系统规模无关，表现出良好的可扩展性。为提升所提方法的实用性，融合了多种带轻微近似的加速技术，显著降低了通信与计算开销。此外，我们还讨论了数据质量和噪声对辨识性能的影响。最后，通过数值仿真验证了所提算法的有效性。
Keyword:
Data-driven control
distributed cooperative control
distributed optimization
multi-input system