Event-triggered MPC Design for Distributed Systems With Network Communications

Abstract:

1)解决问题分布式系统中的通信问题,其中无线网络中电池电量有限以及在节点间冗余传输(redundant transmission)

2)提出方法ET-MPC

目的:在保证系统性能的同时减少不必要的通信

       一方面,对于线性离散时不变系统,基于李雅普诺夫稳定性推导了触发条件。这里,为了进一步降低通信速率,我们仅当Lyapunov函数在最后一次触发时超过其值时才强制执行触发条件,但保证平均降低。

        另一方面,通过最小化和优化最大控制不变集和目标终端集之间的终端约束集,保证了算法的可行性。最后,通过仿真验证了理论结果。结果表明,该策略在闭环系统性能和通信速率之间取得了良好的平衡。

I. INTRODUCTION、

1)无线网络与分布式控制相结合对控制设计是challenge发现问题

(1)分布式系统中每个局部控制器不仅基于自身的信息,而且基于他人共享的信息来决定其当前的控制行为,以提高整体性能。动态交互导致大量信息通过网络传输,尤其是在使用迭代算法[1],[2]时。增加了对网路的需求。 

(2)电池供电有限、带宽有限的无线节点无法承受大规模传输负载,可能导致网络中断,导致系统性能下降

       节点之间的数据传输比处理的能耗高得多接收和空闲状态下的能量消耗与传输中的能量消耗具有相同的数量级[3]。

2)思路idea:设计保证性能的同时降低通信速率

        对比传统MPC是时间触发、周期性的;ET-MPC发生事件才执行任务,优点:避免了不必要的通信,实现了系统性能和资源利用率之间的良好平衡 

3)作者介绍一下都读了啥相关论文

事件触发控制(ET):

[4] W. P. M. H. Heemels, K. H. Johansson, and P. Tabuada,“An introduction to event-triggered and self-triggered control,” in Proc. 2012 IEEE 51s Annu. Conf. Decision and Control, Maui, USA, 2012, pp. 3270−3285.
[5] T. F. Liu and Z. P. Jiang,“A small-gain approach to robust event-triggered control of nonlinear systems,” IEEE Trans. Automat. Control,vol. 60, no. 8, pp. 2072−2085, Aug. 2015.非线性连续系统的小增益定理,提出了一种设计触发条件的新方法(有空看看)
[6] T. F. Liu and Z. P. Jiang,“Event-based control of nonlinear systems withpartial state and output feedback,” Automatica, vol. 53, pp. 10−22, Mar.2015.

。。。

ET-MPC:

[13] Y. Iino, T. Hatanaka, and M. Fujita,“Event-predictive control for energy saving of wireless networked control system,” in Proc. American Control Conf., St. Louis, USA, 2009, pp.2236−2242.
[14] W. K. Wojsznis, T. Blevins, and M. J. Nixon,“Model predictive controlwith event driven operation,” in Proc. 2015 Int. Conf. Event-basedControl, Communication, and Signal Processing, Krakow, Poland, 2015,pp. 1−6.
[15] D. Bernardini and A. Bemporad,“Energy-aware robust model predictivecontrol based on noisy wireless sensors,” Automatica, vol. 48, no. 1, pp.36−44, Jan. 2012.
[16] H. P. Li and Y. Shi,“Event-triggered robust model predictive controlof continuous-time nonlinear systems,” A

### 动态事件触发领导者-跟随者一致性控制的研究背景 在多智能体系统(Multi-Agent Systems, MAS)中,动态事件触发机制(Dynamic Event-Triggered Mechanism, DETM)被广泛应用于提高通信效率并减少资源消耗。通过设计合理的触发条件来决定何时发送状态更新信息给邻居节点,在保证性能的同时降低了不必要的通讯开销[^1]。 对于领导者-跟随者(Leader-Follower)结构的一致性协议而言,DETM可以有效解决传统时间驱动方案中存在的过度采样问题。具体来说,只有当本地估计误差超过预设阈值时才会激活传输过程;反之则保持静默以节省能量。这种按需交互的方式不仅有助于增强系统的鲁棒性和适应能力,还能够显著提升整体运行效能[^2]。 ### 实现方法概述 为了实现基于DETMs的LFC算法,通常会遵循以下几个方面: #### 设计合适的事件触发函数 定义恰当的状态变量作为判定依据,并据此构建逻辑表达式用于判断是否满足发送数据的要求。例如,可以根据相邻时刻间位置偏差绝对值大小设置不等关系约束,一旦突破界限即刻通知其他成员进行同步操作[^3]。 ```python def is_event_triggered(current_state, previous_state, threshold): deviation = abs(current_state - previous_state) return deviation >= threshold ``` #### 构建优化模型求解最优参数配置 考虑到实际应用场景复杂多样,单纯依靠经验设定固定数值难以达到理想效果。因此有必要借助数学工具建立目标方程组并通过迭代计算获取最佳组合形式。常见的做法是以最小化总成本为目标函数,综合考量带宽占用率、响应延迟等多个因素的影响权重来进行全局寻优处理[^4]。 #### 验证仿真测试平台搭建 最后一步是要创建虚拟环境模拟真实工况下的运作流程,以便于观察各项指标变化趋势并对初步成果做出评估调整。利用MATLAB/Simulink这类软件包可快速组建网络拓扑图以及编写相应脚本程序完成整个闭环控制系统的设计开发工作[^5]。
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