双层线性模型预测控制的控制综合
最优化与控制
2017-09-27 v3
摘要
分布式模型预测控制（MPC）可以是合作的，也可以是竞争的，而在竞争性（例如博弈论）设定下，控制理论性质的研究较少。本文研究具有线性动力学和Stackelberg博弈结构的MPC：给定一个固定的下层线性MPC（LoMPC）控制器，双层线性MPC（BiMPC）控制器在知晓LoMPC正针对不同代价函数进行优化的情况下，选择输入以引导LoMPC。在定义LoMPC和BiMPC之后，我们给出示例，展示动态Stackelberg博弈中的相互连接如何导致能控性或稳定性的丧失/增益（与同一系统被集中控制相比）。然后，我们给出在任意有限MPC时域下BiMPC可镇定的充分条件，并发展了一种综合镇定BiMPC控制器的方法。接着，我们定义了两种（一种基于对偶的技术和一种基于整数规划的技术）重构形式，以数值求解与BiMPC相关的优化问题，证明了这些重构形式与BiMPC的等价性，并通过一个合成系统的仿真和一个电力公司改变电价以实现对由线性MPC控制的住宅空调进行需求响应的案例研究，展示了它们的实用性。
引用
@article{arxiv.1611.04477,
title = {Control Synthesis for Bilevel Linear Model Predictive Control},
author = {Yonatan Mintz and John Audie Cabrera and Jhoanna Rhodette Pedrasa and Anil Aswani},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.04477},
year = {2017}
}