基于事件触发的多智能体输入饱和一致性控制

针对输入饱和情形,本文研究了Leader-following多智能体系统基于事件触发的一致性控制问题。为了更加接近实际情况,针对智能体的输入存在限制的情况,提出了基于线性触发函数的事件触发一致性控制算法,并利用S-procedure方法分析了控制算法的稳定特性。在该算法下,每个智能体的控制器更新都是基于事件触发的,并且是分布式的,即每个智能体只在自己的事件触发时间更新自己的控制输入。最后通过仿真验证了所设计算法的有效性。     

多智能体编队避障算法研究

利用势函数方法,研究了多智能体在障碍物环境下的追击编队控制.为解决单个智能体在势场中存在局部极小点与动态性能不好问题,引入速度势场建立新的势场函数.并研究了多智能体在不同环境下的编队控制,其中包括无障碍物环境,静态障碍物环境,以及静态障碍物和动态障碍物并存的复杂环境.通过选择与目标,障碍物和编队队形相关的势场函数,提出一种新的分布式编队避障控制算法.仿真结果表明所提算法能有效地解决多智能体编队避障问题.     

三维空间中多飞行器的寻迹编队控制

研究了三维空间中动力学模型描述的多飞行器在一组给定平面简单闭曲线上的寻迹编队控制问题,其中智能体的动态和给定轨道都是在固定直角坐标系下描述的.首先,通过管状邻域定理扩展平面轨道函数法,设计寻迹控制律,并用不变性原理证明了寻迹子系统的稳定性.接着,根据轨道函数与弧长函数的关系来设计编队控制律,使得有向通信连接下的多飞行器沿着各自给定的轨道编队飞行,并且利用图论证明,当通信拓扑对应的有向图具有全局可达点时,设计的寻迹编队控制系统是渐进稳定的.最后,对5架飞行器的寻迹编队飞行进行了仿真,仿真结果证明了该方法的有效性.这种寻迹编队控制律可以应用于大范围区域的信息优化采集.     

分布式HDP领导-跟随者系统最优一致控制研究

为研究行为未知的非线性多智能体系统领导-跟随者最优一致控制问题,针对智能体动态方程未知的情况,设计神经网络辨识器学习智能体动力学行为;构造以多智能体系统局部误差为输入的性能指标函数,将多智能体系统领导-跟随者一致性问题转换为求解智能体局部性能指标函数最优值的优化控制问题;结合自适应动态规划思想设计分布式迭代算法求解该优化问题,并讨论了算法的收敛性;设计基于神经网络的评价-执行结构分布式控制器来近似局部性能指标函数,通过神经网络学习迭代寻找局部性能指标函数的最优解,实现多智能体系统的最优一致控制策略。设计的分布式控制器能够根据智能体状态数据自适应产生控制策略,使多智能体系统趋于一致。     

一类受到未知外部干扰的多智能体系统学习协同控制

针对一类受到未知外部干扰的多智能体系统,在迭代学习控制框架下,结合自适应控制,首先设计了具有微分型参数自适应律的时变增益,同时,为了补偿未知外部干扰,设计了辅助控制器;通过构造复合能量函数,基于类Barbalat引理,证明了区间[0,T]上的完全一致性.其次,借助坐标变换,将编队问题转化为一致性问题.最后,通过一个仿真算例验证了所提算法的有效性.     

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.     

复杂条件下多智能体系统编队一致性控制

针对噪声信号使多智能体系统难以形成一致的问题,综合运用代数图理论、矩阵论等知识,结合一致性形成条件和现有的一致性协议,提出一种改进的带有噪声的一致性控制算法。该算法能够使系统状态量与控制输入量收敛到一个很小的范围,从而大大弱化噪声对系统的影响。将这种改进算法应用到多智能体编队控制中并进行仿真,仿真结果表明,采用改进的一致性控制算法后,多智能体运动轨迹波动小,轨迹曲线平滑,各运动参数趋于一致,具有良好的编队一致性。     

基于多智能体的多变量DMC研究

结合递阶动态矩阵预测控制和多智能体技术 ,提出了一种多智能体多变量动态矩阵控制算法。在该算法中 ,控制对象的每个输出变量作为一个智能体 (Agent) ,使用CORBA将各个Agent集成为多智能体系统 ,并用π演算对多智能体系统的协调过程进行了描述。最后将该算法应用在制浆生产蒸煮过程 ,得到了较好的控制效果     

基于人工势场和虚拟领航者的智能车辆编队控制

为提高交通效率和道路安全,对公路环境中的智能车辆编队控制问题进行了研究.采用人工势场和虚拟领航者相结合的方法进行车辆控制,考虑公路环境约束和编队纵横向安全距离,以理想公路编队为目标,提出虚拟领航者椭圆势场作用域,建立编队单元模型,并通过Lyapunov函数证明了模型的稳定性.为提高编队单元模型的应用灵活性,消除多车编队车辆位置误差问题,将分解-迭代思想引入到多车辆编队控制中,依据道路条件设立编队单元的纵横向迭代.以六车辆编队为例进行仿真验证,结果表明:所建立的车辆编队模型可以稳定有效地控制车辆,实现理想公路编队行为.     

电阻炉温度的智能化控制

针对提高电阻炉温度的控制质量,研究了利用单片机实现以微分先行、P-PI为控制算法的智能化控制方案,给出了单片机的硬件组成和控制算法。实践证明该控制方案在性能指标如超调量、稳定时间和稳态误差等方面,取得了较为满意的结果。     

土木工程结构振动控制的概况与新进展

对土木工程结构振动控制的发展概况进行了综述,介绍了国内外该领域的主要研究成果和最新进展及未来的发展方向。     

一种离散非线性随机系统模型的非线性结构的自校正控制器

本文给出了一种描述离散非线性随机系统的数学模型,它是CARMA模型的一种扩展,双线性系统模型是它的一种特殊形式,并给出了新模型下自校正控制器的算法,它将CARMA模型下的算法结构从线性扩展到非线性。     

PID型大范围预测自校正控制器的设计与实现

本文通过对一般的大范围预测控制中目标函数的改进，导出了具有ＰＩＤ结构的新型大范围预测自校正控制计算法，使得控制器的动态性能及鲁棒性得到加强。本文还给出了这种方法的实现步骤，进行了数值仿真实验。仿真结果验证了该项控制器的有效性。     

两种新型pH值的控制方法研究

根据酸碱滴定曲线本身非线性的特点 ,提出了三区段非线性变增益PID控制算法和积分模糊控制 (IFC)算法 ,通过对带有时滞的pH值中和反应过程进行数字仿真研究 ,控制结果表明新型算法具有鲁棒性强、响应速度快和控制精度高的优点 ,尤其是IFC控制方法能克服pH值中和过程中的较大时滞 .     

浅谈市政工程项目管理中的施工控制

市政工程项目管理是指工程中标后,承包人对工程实施项目管理的全过程。对市政工程项目管理中成本、质量、进度和安全目标4项工作之间的运作情况及它们之间的相互关系进行探讨,旨在提高工程项目管理水平。     

模糊控制算法在温度控制系统中的研究

本文结合电加热炉的控制特性,分析了传统PID算法控制器和模糊逻辑控制器的优缺点,并根据智能控制理论的前沿研究,选择了模糊PID复合控制(Fuzzy-PID)来实现对电加热炉这一数学模型为双输入双输出系统的智能控制。根据实际温控系统的要求,设计出一种PID控制与模糊控制相结合的智能控制系统,具备一定的自适应控制能力,因而特别适用于难于用精确数学模型描述的温度控制系统,有较强的稳定性和鲁棒性。     

自寻优变结构模糊控制器

本文基于一般模糊（Ｆｕｚｚｙ）控制器存在稳态性能指标不够理想的缺陷，提出了一种自寻优变结构模糊控制器。用它在对电阻炉的控制试验中，证明此方案是可行的，文中给出了实验结果。图８，表１，参３。     

可控约束层阻尼

针对薄壁结构振动,提出了一种主、被动杂交控制的新方式———可控约束层阻尼,利用压电片的逆压电效应控制约束阻尼层的运动,增加系统的阻尼．根据弹性、粘弹性、压电材料的本构关系,建立了具有可控约束阻尼层梁的控制微分方程．脉冲、正弦两种形式载荷的数值模拟表明,这种可控约束层阻尼对振动的抑制有较好的效果,且结构简单,易于实现．     

交通信号灯智能控制系统设计与实现

研究了运用PLC技术的交通信号控制系统，用简洁的软硬件使其智能化程度更高。采用PLC与计算机之间的通讯链接技术，完成交通对象的复杂控制。并运用模糊控制原理，将人的控制经验及推理过程纳入系统自动控制当中，使车辆行驶和道路导航实现智能化。