CAREER: Novel Representations for Distributed Control of String Networks in Vehicle Platooning and Supply Chain Management

职业:车辆编队和供应链管理中弦网络分布式控制的新表示

基本信息

  • 批准号:
    1653756
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 50万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2017
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2017-03-01 至 2022-02-28
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

A certain class of oscillatory behaviors, popularly known as the butterfly effect or the bullwhip effect are quite habitual to large scale networks of dynamical systems, such as electrical networks, supply chains or transportation networks. They essentially describe as tiny perturbations (or fluctuations) in the functional parameters occurring in one area of the network, start to amplify while propagating through the dynamics of the network and ultimately result in extremely large deviations from the operational parameters in other parts of the network. This undesired phenomenon is very common and difficult to avert in important practical applications. The proposal brings forth a novel mathematical description of dynamical networks introduced by the PI, which is capable of capturing simultaneously both the dynamics and the topology of a given network. Preliminary results for the case of a string of dynamical agents (vehicles platooning) showed that coupled with concepts and methods from classical control theory, this new mathematical description will be investigated for the development of practical methods for the design of distributed controllers.For the case of networks with linear and time invariant dynamics, the distributed nature of the controller is cast as sparsity constraints on the controller left coprime factors, to be used in tandem with sparsity constraints imposed on the closed-loop maps. While delineating costs to specific nodes of the network, the constraints on the closed-loop map guarantee the tractability of the distributed, optimal controller design problem and characterize the manner in which disturbances propagate through the closed loop, thus eliminating the bullwhip effect. The goal is to investigate the needed adaptation of the concept of internal stability of the feedback loop, which becomes necessary in the current paradigm of the distributed implementation of controllers.
一类振荡行为,通常被称为蝴蝶效应或牛鞭效应,对于大规模的动力系统网络,如电力网络、供应链或运输网络,是相当习以为常的。它们基本上描述为在网络的一个区域中发生的功能参数的微小扰动(或波动),在通过网络的动态传播时开始放大,并最终导致与网络其他部分的操作参数的极大偏差。这种不受欢迎的现象在重要的实际应用中是很常见的,也很难避免。该方案提出了PI对动态网络的一种新的数学描述,它能够同时捕获给定网络的动态和拓扑。对一系列动态智能体(车辆排队)的初步结果表明,结合经典控制理论的概念和方法,这种新的数学描述将被用于开发实用的分布式控制器设计方法。对于具有线性和时不变动态的网络,控制器的分布式本质被表现为对控制器左互素因子的稀疏约束,并与施加在闭环图上的稀疏约束一起使用。在描述网络特定节点的成本的同时,对闭环图的约束保证了分布式最优控制器设计问题的易处理性,并表征了扰动在闭环系统中传播的方式,从而消除了牛鞭效应。目标是研究反馈回路的内部稳定性概念的必要适应性,这在当前控制器的分布式实现范例中变得必要。

项目成果

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专利数量(0)
Sample Complexity of the Robust LQG Regulator with Coprime Factors Uncertainty
具有互质因子不确定性的鲁棒 LQG 调节器的样本复杂性
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Yifei Zhang, Sourav Ukil
  • 通讯作者:
    Yifei Zhang, Sourav Ukil
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Serban Sabau其他文献

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