大系统理论分散控制理论分散控制理论 　大系统理论的一个重要的组成部分是分散控制理论

分散控制系统有多个控制站，每个控制站是控制系统的一个部分，称为子系统

因此分散控制是把大系统划分为若干个子系统后分别进行控制

分散控制和集中控制的主要区别是信息结构不同

这就是说，在分散控制系统中每个控制器并不能象集中控制那样获得和利用系统的全部信息，它只能获得和利用系统的部分信息

这种信息结构称为非经典信息结构

对于非经典信息结构即使分散控制是简单的线性二次型高斯问题(LQG),其最优控制律一般也不是线性的，除非信息结构是某种特殊的类型，例如一步时延共享的

分散的概念也可用于镇定和极点配置方面

这就是对每个控制站引入动态补偿器，使闭环系统具有所要求的动态特性

这个问题已经过详细的研究,其结论是,在分散动态补偿下使整个闭环系统渐近稳定的充分必要条件是，系统的固定模全部都在开左半复平面内

还有人研究了分散鲁棒控制器的问题（见鲁棒性）

在集中控制理论中如果分离定理成立，则最优随机控制问题可分为两步求解

首先对系统的状态进行最优估计，然后根据估计的状态求解一确定的最优控制问题

已有人论证了在离散的分散随机控制中分离定理存在的充分条件

对于在高斯干扰作用下的分散线性系统的最优状态估计已提出了好几种算法，其中较好的一种算法的理论基础是随机变量空间的正交投影定理

这种算法比整体卡尔曼滤波器算法更能节省计算机的存储容量和计算时间

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