具有不一致时延的随机多智能体网络H_∞编队控制

研究了存在外界干扰时离散随机多智能体系统的编队控制,其中随机多智能体网络的变换服从马尔科夫链。假设系统中存在不一致的常数时延,首先,设计了编队控制协议,使得跟随者跟踪虚拟领导的同时形成所要求的编队,且和其它智能体达到速度一致。然后,基于Lyanunov稳定性理论,以LMI的形式给出了误差系统稳定并满足H∞指标要求的充分条件,并指出,对于系统中所考虑的常数不一致时延无上限要求。最后,仿真结果证明了所设计协议的有效性。     

异质多智能体系统的编队控制

目的研究异质多智能体系统的编队控制问题。方法基于图论和李雅普诺夫直接方法进行研究。结果针对由一阶和二阶积分器智能体构成的异质多智能体系统,给出了一种基于一致性的时变编队控制协议。结论证明了使用上述协议的异质多智能体系统能够解决编队控制问题。     

Leader-following多智能体网络分布式编队控制

针对多智能体固定拓扑网络,考虑无时延和有时延两种情况,研究了多智能体网络的分布式编队控制协议.首先,针对无通信时延的多智能体网络,提出了分布式编队控制协议,利用Lyapunov稳定理论,给出了协议有效的充分条件.然后,考虑时变通信时延,利用Lyapunov-Krasovskii函数证明了协议的有效性.最后,利用仿真实验证明了所设计协议的有效性.本文的创新点是对二阶多智能体网络设计分布式编队控制协议时考虑了速度一致性.     

具有通信时延下多无人机编队控制

 针对具有二阶动力学特性多无人机系统模型,在具有通信时延及编队构型时变的情况下,本文提出了一种基于一致性理论的编队控制算法。首先将多个无人机的时变编队控制问题转换成闭环系统的渐近稳定问题;然后通过构造Lyapunov-Krasovskii 函数,并以线性矩阵不等式（linear matrix inequality）的形式给出多无人机编队系统时变编队稳定的充分条件;最后以被视为质点的多无人机系统为例进行了仿真验证。结果表明：当通信时延、控制协议参数等满足稳定条件时,文中提出的编队控制算法能使多无人机编队系统形成期望的时变编队队形。     

基于终端滑模控制的多智能体系统有限时间跟踪控制

针对有向拓扑结构下带领导者的非线性二阶多智能体系统,基于终端滑模控制策略,研究其有限时间一致性跟踪问题;利用快速积分型终端滑模控制理论与有限时间稳定性理论,设计了一类分布式有限时间一致跟踪控制协议,以确保多智能体系统中跟随者对动态领导者的跟踪。提出的控制协议可以使多智能体系统的状态在有限时间内到达并停留在设计的滑模面上,并且能有效削弱抖振。通过数值仿真,验证了所获得的理论结果的有效性。     

多智能体系统对移动放射性辐射源的环绕跟踪

针对多智能体系统对移动放射性辐射源的环绕跟踪问题进行了研究,利用一种全新的方法,证出多智能体系统在有限时间内对移动放射性辐射源群组进行环绕跟踪。通过设计三个不同的分布式估算器分别对辐射源的几何中心、环绕半径以及极角进行估计,最后将得到的估计值为环绕智能体设计分布式控制协议,使得智能体在有限时间内能够将所有辐射源包围在环绕圈内,并实现均匀分布。最后,通过MATLAB仿真验证了控制方案的有效性。     

新的基于反馈线性化的车辆编队控制

以编队中各车辆的运动学模型为基础,在跟随领航者体系下建立新的车辆编队系统动态模型.设计带有不定离轴点的输入输出反馈线性化跟踪控制器,将跟随车辆与领航车辆的跟踪问题转化为特定误差系统的控制问题.利用图论将所设计的跟踪控制器扩展到车辆编队控制中,并对车辆编队控制效果进行仿真验证.     

Hamilton框架下Flocking问题控制协议的设计

针对Flocking控制协议的设计,本文给出了一些新的结果。首先,通过选择一类合适的Hamilton函数,为多智能体系统建立一个Hamilton结构。其次,基于上述得到的Hamilton结构,利用每个智能体的邻居信息设计两类Flocking控制协议,一个控制协议具有线性队列结构,另一个具有非线性队列结构。研究表明:在这两类Flocking控制协议下,所有智能体的速度趋于一致,且智能体相互之间的距离保持恒定,即稳定的Flocking行为得到了保证。最后,通过仿真模拟验证了本文得到的结论。     

多智能体系统的分布式有限时间跟踪控制

讨论了受到外界干扰的多智能体系统在有向拓扑下的分布式有限时间追踪控制.基于系统智能体间的相对状态信息,利用非奇异的终端滑膜控制方法,构造出有效的分布式有限时间控制协议.在控制协议的作用下,系统中跟踪者智能体的状态将在有限时间内跟踪上领导者的状态.最终达到有限时间一致性跟踪控制,并可估计出具体的收敛时间.通过数值仿真,验证了理论结果的正确性.     

无人机编队飞行控制中的气动耦合问题

长僚机之间的气动耦合效应是无人机编队飞行中不可忽视的因素,以长僚机的双机编队为例,建立了编队飞行的涡流模型,在有无气动干扰的两种情况下,计算了僚机在编队队形中的气动力,最后设计了考虑气动耦合效应的无人机编队飞行控制系统并进行仿真研究.仿真结果表明气动效应对编队队列中无人机的飞行状态会产生一定影响,该控制系统能很快消除扰动影响,使僚机实现状态的跟踪和保持,达到稳定编队飞行的要求.     

离散时间异质多智能体系统的一致性控制

针对由一阶智能体和二阶智能体组成的离散异质多智能体系统,研究其一致性问题.设计无通信时延和具有有界通信时延时的分布式一致性协议,通过将系统转化为自治的离散时间线性时不变系统,运用矩阵理论和代数图论方法,分析得到系统实现一致性的充分条件.获得的充分条件与采样周期、控制参数和系统的拓扑结构有关.证明了系统的一致性不受有界通信时延影响.数值仿真结果验证了理论结果的正确性.     

事件触发脉冲控制下二阶多智能体系统的领导跟随一致性

针对二阶多智能体系统,研究事件触发脉冲控制下的领导跟随一致性问题.不同于事件触发采样控制策略, 设计的控制协议要求每个智能体只有在状态误差超过规定的上界时刻才会施加控制,即事件触发脉冲控制.通过构造合适的事件触发函数, 借助于Lyapunov稳定性理论, 代数图理论、不等式技术给出二阶多智能体系统的一致性判据, 并排除多智能体系统的Zeno行为.通过数值算例验证所提出的控制方案的有效性.     

二阶非线性多智能体系统的固定时间领导-跟随集群

对多智能体系统的固定时间领导-跟随集群问题进行了研究。利用非光滑技巧,结合一个固定时间稳定性定理和图论,实现了多智能体系统在固定时间内形成领导-跟随集群,得到了稳定时间上界估计式。同时给出了个体之间避免碰撞的一个充分条件,并且刻画了系统达到稳定状态时的群体大小。最后通过仿真模拟验证了理论分析的有效性。     

加权平均预测的一阶多智能体一致性的采样控制

研究了具有加权平均预测的一阶多智能体系统一致性的采样控制问题。应用时滞分解技术得到了基于采样数据的离散时间一致性协议，同时，使用代数图论、线性系统的稳定性理论，获得了确保具有加权平均预测的一阶多智能体系统渐近实现平均一致性的充分和必要条件，最后仿真结果表明了理论研究结果的有效性，得到了采样周期的条件，并对满足和不满足条件的2种情况进行了仿真验证，为一阶多智能体系统采样控制的一致性问题提供了一种可行解。     

时滞二阶多个体时变网络系统的一致性

研究了时变通讯拓扑结构下二阶多个体网络系统的一致性问题,通过采用线性矩阵不等式方法,对于有时滞的连续动态网络系统给出了一致性协议,并对协议进行了理论分析,在给定网络连通的情况下得出了二阶时变系统达到一致的充分条件,它保证了即使网络在受一定时滞影响的前提下,系统最终也能达到一致,最后采用计算机仿真验证了结果的有效性.     

具有采样时延的多智能体系统的一致性跟踪

针对存在采样时延的多智能体系统的采样控制问题,提出了一类基于领导-跟随模型的有界一致性跟踪协议.运用时延分解技术、增广矩阵方法和频域分析方法,得到了确保系统实现有界一致性跟踪的充要条件,系统的收敛性由网络拓扑结构、采样周期及采样时延等因素决定.通过数字仿真,进一步验证了所提出协议的有效性.     

基于一致性理论之飞机群运动控制

提出了一种新的基于平均状态信息的一致性算法,把它应用到一阶系统和二阶系统。应用频域中的分析方法,得到了系统收敛速度的充分条件。由于通信网络中不可避免的存在个体本身和其他个体之间的时滞问题,在此进一步分析了在具有时滞的条件下,系统使用所提出的一致性算法的稳定性问题。针对二阶多智能体系统,首先提出在无向网络下平均状态一致性算法,基于给定的条件,分析得到了系统能够达到静态一致和动态一致的充分条件。最后,将提出的算法在多飞机群的编队控制中进行了应用。     

瞬时耦合二阶多体系统的一致性及时滞效应

对于二阶多智能体,提出一种具有输入和通讯时滞的脉冲控制算法,分析可得这一算法的一致性准则. 同时讨论了输入时滞和通讯时滞对二阶多体系统的一致性能的影响. 结果表明,在确定二阶多体系统的一致动力学方面,通讯时滞比输入时滞有更重要的作用. 具体而言,没有通讯时滞时,二阶多体系统达到了动态一致,即个体的速度是一个非零常数;然而,只要有通讯时滞,在一定条件下系统的速度一致状态就是零.此外,发现一个更有趣的事实是,在无向网络拓扑作用下,通讯时滞或输入时滞将增强二阶多体系统的同步性能. 最后用一些数值仿真验证了理论结果的有效性.     

变采样周期网络控制系统的量化状态反馈控制

研究了一类具有变采样周期的网络控制系统的量化状态反馈控制问题.将从传感器到控制器的随机时延作为系统的时变采样周期,通过将具有时变采样周期、随机时延和量化器的网络控制系统建模为M arkov跳变系统,利用李雅普诺夫稳定性理论和线性矩阵不等式方法给出了系统指数均方稳定的充分条件,并设计了一种量化状态反馈控制器.通过仿真算例说明了所提方法的有效性.     

一类时变系统模型参考自适应迭代学习控制

针对一类有限时间区间上可重复运行的有界输入有界输出稳定的一阶线性时变系统,其高频增益和惯性参数均时变,为使之能够跟踪不同的参考轨迹,将模型参考自适应控制方法与迭代学习方法相结合,提出了模型参考自适应迭代学习控制算法.基于类李雅普诺夫(Lyapunov-like)函数证明了当迭代次数趋于无穷时,跟踪误差在有限时间区间上一致收敛到零,并证明了闭环系统中参数估计和控制信号有界.系统仿真验证了所提控制算法的有效性.