Kohler, M.; Berberich, J.; Müller, M.A.; Allgower, F.: Data-driven distributed MPC of dynamically coupled linear systems. In: IFAC-PapersOnLine 55 (2022), Nr. 30, S. 365-370. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2022.11.080
Zusammenfassung: | |
In this paper, we present a data-driven distributed model predictive control (MPC) scheme to stabilise the origin of dynamically coupled discrete-time linear systems subject to decoupled input constraints. The local optimisation problems solved by the subsystems rely on a distributed adaptation of the Fundamental Lemma by Willems et al., allowing to parametrise system trajectories using only measured input-output data without explicit model knowledge. For the local predictions, the subsystems rely on communicated assumed trajectories of neighbours. Each subsystem guarantees a small deviation from these trajectories via a consistency constraint. We provide a theoretical analysis of the resulting non-iterative distributed MPC scheme, including proofs of recursive feasibility and (practical) stability. Finally, the approach is successfully applied to a numerical example. | |
Lizenzbestimmungen: | CC BY-NC-ND 4.0 Unported |
Publikationstyp: | Article |
Publikationsstatus: | publishedVersion |
Erstveröffentlichung: | 2022 |
Die Publikation erscheint in Sammlung(en): | Fakultät für Elektrotechnik und Informatik |
Pos. | Land | Downloads | ||
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Anzahl | Proz. | |||
1 | Germany | 7 | 43,75% | |
2 | United States | 5 | 31,25% | |
3 | Canada | 2 | 12,50% | |
4 | Czech Republic | 1 | 6,25% | |
5 | China | 1 | 6,25% |
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