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Distributed Model Predictive Control refers to a class of predictive control architectures in which a number of local controllers manipulate a subset of input and output composing the overall system. These controllers may cooperate to find an optimal control sequence that minimize a global cost function, as in the case of Cooperative Distributed Model Predictive Control (CD-MPC).
In this thesis several types of linear CD-MPC controller for tracking are studied. The aim of these controllers is to drive the overall system to an admissible set-point, satisfying hard input and state constraints. However, this result, in literature, is achieved by using a set of centralized variables that keep track of the global state of the system.
In this context, I developed a novel CD-MPC approach for tracking that relies on local information instead of the plant-wide information flow. This new control strategy reduces communication overhead and is more scalable than classical CD-MPC presented in literature.


Il controllo predittivo distribuito si riferisce ad una classe specifica di controllo predittivo in cui i controllori calcolano localmente gli ingressi sfruttando solo un sottoinsieme delle variabili del sistema globale. Tali controllori possono cooperare per trovare una sequenza ottima di controlli che minimizzano una funzione obiettivo globale, come nel caso del Cooperative Distributed Model Predictive Control (CD-MPC).
In questa tesi sono implementati più tipi di controllori lineari CD-MPC per il tracking. Lo scopo di tali controllori è di far convergere il sistema globale su un set-point ammissibile, soddisfacendo eventuali vincoli di stato e ingresso. Comunque, in letteratura, tale risultato sul tracking è raggiunto usando un insieme di variabili centralizzate informative del sistema globale.
In questo contesto è stato quindi proposto un nuovo approccio a CD-MPC per il tracking che si basa su informazioni locali piuttosto che su tutto il flusso di informazioni del sistema nel suo insieme. Questa nuova strategia di controllo permette di ridurre il livello di congestione di rete ed è più scalabile degli algoritmi presenti attualmente in letteratura per questo tipo di problema.