Till innehåll på sidan

Distributed Control for Spatio-Temporally Constrained Systems

Tid: To 2023-06-08 kl 15.00

Plats: Harry Nyquist, Malvinas väg 10, Stockholm

Videolänk: https://kth-se.zoom.us/j/64558638914

Språk: Engelska

Licentiand: Adrian Wiltz , Reglerteknik

Granskare: Professor Matthias Müller, Leibniz Universität Hannover

Huvudhandledare: Dimos V. Dimarogonas, Reglerteknik; Jonas Mårtensson, Reglerteknik

Exportera till kalender

QC 20230520

Abstract

I den här avhandlingen utvecklar vi metoder som leder till distribuerad styrning av tillstånds-temporalt begränsade system. Vi följer två olika tillvägagångssätt: å ena sidan en modellprediktiv styrning och å andra sidan ett tillvägagångssätt som bygger på att säkerställa invarians i mängden via kontrollbarriärfunktioner. Det är en utmaning att utveckla ett ramverk för distribuerad styrning för tillstånds-temporalt begränsade system, eftersom flera delsystem är sammankopplade via sina tillståndsbegränsningar som varierar över tiden. Ofta ges sådana begränsningar endast implicit som logiska formler, till exempel i Signal Temporal Logic (STL). 

Vår metod för att hantera tillstånds- och tidsmässiga begränsningar är följande. Vi strävar efter att kombinera beräkningseffektiviteten hos återkopplingsregulatorer på låg nivå med planeringsalgoritmer. Återkopplingsregulatorer på låg nivå skall säkerställa att delar av de tillstånds- och tidsmässiga begränsningarna uppfylls, t.ex. sammankopplande tillståndsbegränsningar eller kortsiktiga tidsbegränsningar, medan planeringsalgoritmerna tar hänsyn till de delar som kräver beräkningsintensiva planeringsoperationer. Kraftfulla styrsystem på låg nivå kan förenkla planeringsuppgiften avsevärt. Därför fokuserar vi i denna avhandlingen på utvecklingen av återkopplingsregulatorer på låg nivå. 

I den första delen fokuserar vi på att hantera sammankopplande tillståndsbegränsningar för distribuerade system med hjälp av en modell prediktiv styrning (MPC). Vanligtvis kräver den distribuerade hanteringen av kopplingsbegränsningar ett sekventiellt eller iterativt MPC-system som dock är tidskrävande. Därför utvecklar vi en parallelliserad distribuerad modell prediktiv styrning (DMPC) baserad på konsistensbegränsningar. Därigenom garanterar ett delsystem till sina grannar att det håller sig inom ett visst område runt en referensbana. Den generiska formuleringen av vårt DMPC-system möjliggör flera realiseringar. En särskild realisering föreslås. Dessutom utvecklas utvidgningar till ett robust och iterativt system samt ett DMPC-system för system med begränsade dynamiska kopplingar.

I den andra delen fokuserar vi på metoder för att säkerställa invariansen av mängder. Vi fokuserar särskilt på kontrollbarriärfunktioner (CBF). Vi visar hur tillstånds- och tidsmässiga begränsningar kan inkodas i icke-glatta tidsvarierande kontrollbarriärfunktioner och hur subgradienter kan användas för att konstruera en effektiv gradientbaserad styrning. För dessa resultat måste antaganden om kontrollerbarhet åberopas. För att utvidga detta resultat till system med svagare kontrollerbarhetsegenskaper undersöker vi kopplingen mellan dynamiska systems kontrollerbarhetsegenskaper och konstruktionen av en CBF. Som ett resultat av detta föreslår vi en konstruktionsmetod för CBF:er som bygger på förutsägelser för ändliga horisonter. Den konstruerade CBF:n uppvisar gynnsamma egenskaper för att utvidga det tidigare resultatet om kodning av rums-temporala begränsningar i CBF:er till system med svagare kontrollerbarhetsegenskaper. Slutligen undersöker vi med hjälp av en fallstudie hur metoder för att säkerställa invariansen av mängder kan användas för att implicit samordna system som är kopplade via tillståndsbegränsningar. Vår föreslagna metod är helt decentraliserad och delsystemen samordnar sig själva endast via sina handlingar och justeringen av sina individuella begränsningar.

Slutligen drar vi en slutsats och beskriver hur de presenterade resultaten bidrar till utvecklingen av ett ramverk för distribuerad styrning av tillstånds- och tidsmässigt begränsade system.

urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-327126