异质多智能体系统在固定拓扑下的分组一致性

研究了异质多智能体系统的分组一致性,针对固定通信拓扑情况,提出了一种基于邻接信息的分布式控制协议,并通过李雅普诺夫理论,推导出异质多智能体系统实现分组一致性的充分条件.最后利用数值仿真验证了理论分析的正确性.     

理想通信及通信时延下Euler-Lagrange多智能体系统的一致性控制

本文研究了一类Euler-Lagrange多智能体系统的领导跟随一致性控制问题。分别考虑通信网络拓扑为无通信时延和存在通信时延两种情形,设计了基于滑模思想的一致性控制协议。利用李亚普诺夫稳定性理论,证明了Euler-Lagrange多智能体系统在所设计控制协议下能达到一致性。最后的仿真结果验证了所提算法的有效性。     

基于事件触发的非线性多智能体系统一致性

针对有向网络拓扑下具有非线性动态的多智能体系统,提出了基于事件触发的一致性控制协议;在实际的多智能体系统中,每个智能体的机载电池的容量和数量是有限的,基于事件触发的一致性协议能够有效地减少智能体控制器的更新次数,从而节约有限的计算资源;智能体的触发时刻由智能体的触发条件所确定,每个智能体只在触发时刻才更新自己的控制器;首先研究了集中式的一致性控制协议,主要利用矩阵理论的方法将一致性问题转化为微分方程的稳定性问题,得到了系统达到一致性的条件;然后研究了分布式的一致性控制协议,在协议中每个智能体只需利用邻居智能体的状态;利用Lyapunov稳定性理论证明了所设计的两个协议能够解决一致性问题,而且不会出现Zeno现象;最后,仿真实例验证了理论结果的有效性。     

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.     

带有未知控制增益的多智能体系统的自适应一致性

目的 研究带有未知增益的一阶多智能体系统在无向连通拓扑下的一致性.方法 设计了带有Nussbaum函数的自适应控制协议,与一般的Nussbaum函数不同,文中所选用的函数不仅有很快的变化速度而且极易求积分,另外,所提出的控制协议不需要设计增益的先验值和符号信息.结果与结论 采用Lyapunov方法,给出了最终的一致性条件,并通过仿真说明了所得结论的有效性.     

不确定分数阶非线性多智能体系统的鲁棒一致性

研究了具有分数阶动力学特性的不确定非线性多智能体系统的鲁棒一致性问题.利用分数阶系统的等价频率分布模型和李雅普诺夫稳定性理论,证明了在一致性控制协议的作用下,当反馈增益矩阵满足一定的线性矩阵不等式条件时,系统中的智能体最终趋于所给定的目标状态.运用分数阶微积分的预估—校正算法进行数值仿真,验证了理论分析的有效性和可行性.     

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。     

多智能体系统的实用-分量一致性

实用-分量一致性是指多智能体系统中所有状态变量的一些分量的偏差始终在一个有界区间内波动。本文基于有向网络拓扑探讨一阶非线性领导-跟随多智能体系统的实用-分量一致性问题。首先,对该系统构造一个分段式牵制控制协议;然后,利用置换矩阵方法,将开始的偏差系统转化为一个新的偏差系统,将原系统的实用-分量一致性问题转化为新偏差系统中零解的强实用稳定性问题,并借助矩阵理论和稳定性理论等,导出该系统实现实用-分量一致性的充分条件;最后,通过数值模拟验证理论结果的正确性。     

基于观测的事件触发主从多智能体系统的一致性

研究基于事件触发观测的一般线性多智能体系统的主从一致性问题.首先,基于多智能体系统提出输出事件触发控制协议,研究多智能体的真实状态与估计状态的一致性问题;其次,提出分布式自适应事件触发控制方案,通过应用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式证明主从多智能体的一致性,并排除Zeno行为;最后,数值算例说明理论结果的有...     

高阶时滞多智能体系统的固定时间一致性控制

为了研究输入滞后和外部干扰影响下的多智能体系统的固定时间一致性控制问题,提出基于Pade近似一致性误差的领导跟随一致性控制方法。首先,为跟随者设计分布式观测器以获得领导者的状态信息;其次,利用Pade近似方法,引入时滞虚拟变量,将时滞一致性误差转化为无时滞一致性误差,并基于动态增益控制方法设计系统的分布式动态控制协议,利用固定时间稳定性理论得到系统实现固定时间一致性的充分条件和收敛时间的上界;最后,通过仿真实验验证理论结果的正确性。     

基于事件触发策略的连续多智能体系统一致性综述

多智能体系统信息量庞大,对多智能体系统事件触发一致性的研究有利于降低资源的消耗,减少智能体之间的信息交互.本文综述了基于不同事件触发策略的连续多智能体系统一致性的研究现状.首先,简单阐述了多智能体系统的研究历史,并探讨了基于事件触发策略的多智能体一致性研究的意义.随后,从动力学行为、控制协议以及事件触发条件等角度出发,概述现阶段连续多智能体系统的事件触发一致性研究进展.最后,给出了尚未解决的问题和未来值得关注的研究方向,如优化问题、输出反馈等,为下一步研究奠定基础.     

马尔科夫切换拓扑下时滞多智能体系统的平均一致性

针对具有随机切换拓扑结构的一类多智能体系统,考虑具有时变时滞的线性控制协议,研究了其平均一致性问题。假设智能体网络为有向强连通的,利用正交变换方法,将多智能体系统的平均一致性问题转化为其降维系统的稳定性问题,然后基于Lyapunov稳定性理论,通过引入适当的自由矩阵,获得了系统稳定的基于线性矩阵不等式的充分条件。仿真实例验证了所提方法的有效性。     

离散多智能体系统的分布式编队跟踪控制

本文研究了离散多智能体系统在固定有向拓扑中的分布式编队控制,同时假设此系统跟踪时变参考状态。首先,针对一阶系统设计了控制协议,给出了系统稳定时协议参数需满足的充要条件,结果表明,跟踪误差的上限正比于采样周期。其次,针对二阶系统,考虑了速度一致性,其编队控制协议可用同样的方法研究。最后通过仿真,结果证明了所设计协议的有效性。     

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.     

模型不确定多智能体系统的鲁棒一致性控制

针对模型不确定性多智能体系统的分布式鲁棒一致问题,提出了鲁棒部分变元稳定性方法,将连续时间多智能体不确定系统的状态一致性问题转化为相应线性系统的鲁棒部分变元渐近稳定性问题.首先根据有向图生成树建立关联矩阵,对原来的不确定系统进行线性变换,实现结构分解.其次根据得到的降阶系统设计鲁棒二次镇定控制器,推导出所有智能体状态达到渐近一致的充分条件,将控制协议的设计最终转化成求解线性矩阵不等式可行解的问题,使得所有的智能体能够在所设计的控制协议下不仅能保证不确定性闭环系统是渐进稳定的,而且实现了多智能体系统状态的一致性.最后通过数值仿真验证了所提出的一致性协议的可行性和有效性.     

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.     

基于自适应神经网络的异构多智能体系统一致性控制

针对由一阶线性和二阶非线性组成的异构多智能体系统,提出一种基于自适应神经网络的分布式控制协议.利用每个智能体之间的通信信息调整分布式控制协议中的参数,使径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络逼近二阶多智能体系统中的未知非线性项,进而使得异构多智能体系统实现自适应一致,并通过Lyapunov稳定性理论给予证明.MATLAB/Simulink仿真实验结果验证了该方法的有效性.     

基于采样数据的大规模储能系统一致性控制

针对大规模储能系统中储能电池的荷电状态(SOC)不一致问题，提出了一种储能多智能体系统一致性控制方法，实现了SOC和输出功率的一致性.该方法应用简化的大规模储能系统模型，基于采样数据进行了一致性控制协议设计，并进行了收敛性分析.从而使本地储能单元智能体仅在特定采样时间点接收邻接储能单元智能体的状态信息，就能够产生本地储能单元控制信号，解决了大规模储能多智能体系统因通讯复杂而带来的计算量过大的问题.考虑了采样数据和系统需求，进行了系统控制参数设计.同时，对瞬时功率过大的问题，进行了带功率限制的一致性控制改进.最后，在满足定理条件、不满足定理条件和功率限制等三种场景下进行了仿真，验证了该方法的有效性.     

基于光滑控制的神经网络给定时间同步

基于一般的状态反馈和时变的增益函数,设计了一类全新的光滑控制协议,研究了神经网络的给定时间主从同步问题。与传统的有限时间控制或固定时间控制不同,该同步时间可以根据任务的需求而预先设定,从而具有更好的实用性。所提出的控制协议的同步时间不依赖于任何系统初值和控制器参数,这与目前大多数有限时间控制理论的同步时间由系统的初值和控制器参数决定有着本质的区别。同时,文中设计的控制协议没有使用非连续或非光滑的状态反馈,减少了理论分析难度。最后,数值仿真验证了理论分析的有效性。     

异质多智能体系统的自适应点对点拟一致性控制

考虑了各层内部节点和两层网络间对应节点都是异质的,设计了 自适应的一致性控制协议,并分别研究了线性多智能体系统和非线性多智能体系统两种情形.针对线性异质多智能体系统,利用线性矩阵不等式和稳定性方法证明了两层网络节点之间可以实现点对点拟一致性;针对具有Lipschitz型动力学的非线性异质多智能体系统,也给出了两层网络节...