在当前的网络环境下，系统的稳定性与可控性是衡量其性能的关键指标之一。特别是在分布式系统中，由于系统的复杂性和网络环境的影响，系统的可控性往往会面临挑战。本文针对特定的不敏感系统——即在二分图网络结构下可控性较差的系统，提出了一种带有区域控制的分布式模型预测控制方法（DMPC）。该方法主要通过利用分支定界法对分布式控制系统结构进行最优设计，结合区域控制来提高控制系统的动态性能指标，并依据回路之间的关联性选择每个回路的控制方式，以达到快速精确控制的效果。
下面将详细介绍文章中所涉及的关键知识点：
1. 分布式控制系统（Distributed Control Systems, DCS）:
分布式控制系统是一种由多个子系统构成的控制结构，这些子系统通过网络连接进行信息交换和控制任务的协同执行。分布式控制系统的特点是控制功能分散到网络中的各个节点，通过局部信息的处理和通信实现全局的控制目标。在大规模复杂的工业应用中，DCS因其良好的可扩展性、容错性和灵活性得到了广泛的应用。
2. 模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）:
模型预测控制是一种先进的控制策略，它利用系统的数学模型来预测未来的系统行为，并优化控制输入，以确保满足各种性能指标和约束条件。MPC通过在每个控制周期内解决一个在线优化问题来获得控制策略，从而实现系统的最优化控制。
3. 分支定界法（Branch and Bound Algorithm）:
分支定界法是一种用于寻找全局最优解的算法，特别适用于整数规划问题。在本文中，分支定界法被用于对分布式预测控制结构进行设计，通过枚举所有可能的决策组合并逐步缩小搜索范围，最终找到使系统可控性最优的控制结构。
4. 区域控制（Zone Control）:
区域控制是指在控制系统中引入一个预设的控制区域，控制算法仅在系统状态进入该区域时激活，以进行精确的控制。区域控制的优势在于能够减少不必要的控制动作，节省资源，同时也能保证控制的及时性和有效性。
5. 系统的可控性（Controllability）与关联性（Relevance）:
系统的可控性是指系统能否通过控制输入来达到期望状态的能力。可控性分析是控制理论中的重要部分，它决定了系统是否可以通过某种控制策略得到有效的控制。而系统的关联性则描述了系统各部分之间的相互作用和依赖程度，这对于控制策略的设计和优化至关重要。
6. 容错性（Fault Tolerance）:
容错性是系统在部分组件出现故障或异常情况下依然能保持部分或全部功能的能力。在分布式系统中，容错性尤为重要，因为分布式系统的多个节点间可能存在通信延迟或单点故障。通过提高系统的容错性，可以保证即使在部分节点失效的情况下系统依然能够稳定运行。
通过上述方法和概念的应用与结合，文章提出了一种新型的分布式区域预测控制方法。该方法通过最优设计的分布式预测控制结构，结合区域控制策略，提高了系统的动态性能指标。仿真结果显示，带区域控制的分布式预测控制系统在调节时间上明显优于没有区域控制的系统，并且通过合理选择回路的控制方式，可以增加精确控制智能体的数量，从而提高系统的容错性和精确性。通过分析系统的可控性和关联性，可以在精确控制和区域控制之间找到最优组合，以达到快速精确的控制效果。这一研究结果不仅为不敏感系统在网络环境下的分布式控制提供了新的解决思路，也为其他复杂系统的控制策略设计提供了重要的参考。
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