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Distributed implementation of DeePC for multi-input LTI systems
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AI
DOI：10.1016/j.automatica.2025.112666.png)
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摘要
En 中文
本文研究了多输入线性时不变系统中DeePC算法的分布式实现。与集中式DeePC方法相比，后者在设计控制器时能够获取系统的完整历史轨迹，而局部执行器仅能获得部分历史数据。这一局限性使得仅依赖局部信息预测系统行为更具挑战性。为解决此问题，我们将问题重新表述为分布式优化任务，引入同时考虑全局行为和决策变量共识的约束条件。通过采用乘子交替方向法（ADMM），我们证明了该算法在渐近意义上收敛至最优解，且每次迭代仅需局部信息及与相邻代理的通信。通过数值仿真验证了本结果的有效性。此外，本文还讨论了旨在增强对噪声数据鲁棒性及适应额外约束的改进措施。
Keyword:
Data-driven control
Distributed control
Multi-input system
Predictive control
期刊
IF:
5.9
论文数:
1.2W
被引数:
5.2W
机构
暂无机构信息
引用论文
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