分散式预测控制器

大延迟下仍稳定

无需将互连系统视为整体，各子系统独立预测补偿网络延迟，支持事件触发输入，即使延迟较大也能实现指数稳定。

Zhu, Yang · 张萌 · 蒋强

Electronics (Switzerland) 2024

技术优势

延迟再大也不失稳

通过预测器主动补偿网络延迟，无需假设延迟有界或足够小，突破了传统方法对延迟大小的限制。

通信负担大幅减轻

事件触发输入机制只在需要时才传输数据，避免周期性通信的资源浪费。

无需全局模型

每个子系统独立分析和设计，不需要将互连对象集成为全局模型，降低了设计复杂度。

实际系统也能用

当状态不可直接测量时，采用基于观测器的输出反馈方案，更贴近实际工程场景。

应用场景

• 网络化控制系统：用分散式预测器补偿大延迟，避免集中式架构的通信瓶颈，保证系统指数稳定。
• 多智能体协同：为互连智能体提供异步采样下的稳定协调，各智能体独立预测延迟，无需全局信息。
• 分布式机器人控制：在通信延迟大且不确定的分布式机器人系统中，用预测器和事件触发保证协同稳定性。
• 工业自动化网络：工业网络中延迟可能很大，该方案允许在不改变系统结构的情况下保持稳定，减轻网络负担。
• 具身智能体网络：具身智能体网络中状态可能不可测，输出反馈方案使各智能体在延迟下仍能协调动作。