1.1　背景

工業領域內廣泛存在一類系統，如大型石油、化工過程、城市給排水系統、分布式發電系統等，這些系統本質上都是由一些子系統按照生產工藝連接起來的，子系統間通過能量、物料傳遞等相互耦合。過去，雖然這些系統在結構上是分布式的，但在控制模式上因受到信息傳輸模式的限制而采用集中控制模式，如采用儀表和中央控制室，把所有信息集中起來，進行全局系統設計與計算后，再把每個子系統的控制量通過電纜點對點地發送到現場執行。

隨著現代技術的不斷發展，系統復雜程度和通信技術的不斷提高，這類系統的控制方式正在由集中式控制方式向分布式控制方式轉變。這是因為集中式控制對故障的容錯能力低，當系統某一傳感器或執行機構出現故障時，會影響整個系統的運行；系統維數的增加導致集中式控制計算量加大，在線實時應用困難（模型預測控制等基于非線性約束優化的控制方法尤為突出）；當系統局部發生變化，或新增或刪除子系統時，集中式控制需要重新修改控制算法，結構不夠靈活，維護困難。另一方面，隨著電子技術、計算機技術和通信技術的發展，具有通信和計算功能的智能儀表、傳感器、執行機構的造價也越來越低，并易于安裝，現場總線技術已普遍應用，使得控制器與控制器之間、傳感器之間、不同傳感器與控制器之間形成網絡并可以有效地進行通信，使得通過有效協調達到提高系統整體性能的分布式控制方法^[1～3]得以發展，實現了系統的分層遞階到分布式系統的轉變^[2，4]。

分布式控制在控制系統的信息結構與控制算法上與集中式模式下的MIMO系統相比有很大差別，出現了一些新的具有挑戰性的問題有待探討。分布式控制系統的示意如圖1-1所示，由多個相互連接單元組成的被控系統在邏輯上被劃分為多個相互關聯的子系統，每個子系統由一個獨立的局部控制器控制，控制器之間通過網絡相互連接，可根據實際情況相互交換數據。分布式控制應具有以下特點：①各局部控制器對等，可單獨設計并自主控制，可通過有效的協調提高系統整體性能；②系統容錯性強，當某一控制器失效時，系統仍能正常工作。

圖1-1　分布式控制系統示意圖

由此可見，分布式控制在信息結構和控制器的設計方面與集中式控制有很大不同，出現了一些新的具有挑戰性問題有待探討。

另外，由于模型預測控制可以預測系統的狀態演化，可以在實時計算當前子系統執行機構的控制作用時考慮其它系統的執行機構的動作，具有良好的動態性能^[5～11]，因此，模型預測控制很自然地被用于設計分布式系統的協調控制并引起學術界的廣泛關注^[2，4，12]，取得了不斷的發展。國際著名的學術期刊如IEEE Trans.Automatic Control、Automatica等主流期刊均有很多關于分布式預測控制理論和應用方面的文章^[13～19]。由此可見，在預測控制框架下，研究分布式系統的協調控制問題無論是在理論研究還是在工業應用中都具有重要意義。

① 預測控制目前研究結果多數假設狀態已知，事實上狀態觀測器是預測控制不可或缺的重要組成部分，傳統的DMC算法中的反饋矯正部分本質上也是狀態觀測器^{[11，20～22]}。在網絡環境中，由于延時、丟包等現象的存在，以及系統的物理約束因素，給系統的狀態觀測的精度保證和算法收斂性帶來了新的困難，需要為網絡環境下的帶約束的狀態觀測器提供新的設計方法。

② 由于分布式預測控制與集中式預測控制相比，其性能還無法達到集中式預測控制的優化性能，因此，如何設計協調策略，并通過該策略有效協調各子系統，達到提高系統全局優化性能，同時兼顧網絡連通度和計算復雜度的目的是分布式預測控制的一個關鍵問題。而目前協調策略在各個方面所表現出的優點各不相同，因此，需要針對不同的設計需求，提供有效的協調預測控制設計方法。它包括約束的處理、優化問題的可行性和閉環系統漸近穩定性的保證等^[23]。