不确定大系统是指由若干子系统耦合成的大系统,不确定性在实际系统中是普遍存在的.随着社会发展,实际生产过程不仅需要大系统间有关联项,而且有时要求增加或减少关联项.因此,不确定关联大系统的控制问题值得研究.对于系统不确定性,鲁棒预测控制能将实际系统的某种性能指标控制在可接受范围之内,保证闭环系统鲁棒稳定性.而对于系统规模上的大型化和综合化,分散控制能够保证大系统正常运行,系统能够正常运行是进行生产制造的前提.预测控制能够解决分散控制引起的信息不足问题.分散预测控制是研究大系统控制问题的有效策略.早期大系统分散预测控制研究重点为大系统互联项表示及分类,但未考虑系统不确定性.关联大系统分散预测控制进一步发展,Plug-and-Play(PnP)控制是针对大系统关联项的变化而提出的,对于实际工业过程,具有很强的实用性,在电力系统、超市制冷系统等有广泛应用,因此是一个重要的研究领域.本文对于不确定关联大系统,分别推出了参数和数值界不确定关联大系统的具有稳定性保证的分散鲁棒预测控制器,主要内容为:对于参数不确定大系统,研究其分散鲁棒预测控制器的设计问题.针对大系统,假设参数不确定性满足限定条件;对于关联项,把其当作外界干扰,不考虑整个系统之间的信息共享,用标称系统状态跟踪实际系统状态.将有限时域优化问题转换成求解线性矩阵不等式(LMI)约束问题.对于数值界不确定关联大系统,提出一种基于Plug-and-Play控制的分散鲁棒预测控制算法.数值界不确项通过min-max优化问题转换成线性矩阵不等式(LMI);对于子系统之间的关联项,通过块对角矩阵分解出来,然后采用PnP操作,得到关联项变化对系统稳定性的影响.