时滞多智能体系统的事件触发一致性

针对一类时滞非线性多智能体系统,研究了带有时滞的非线性多智能体系统的事件触发固定时间一致性控制问题.设计了一种分布式的事件触发控制策略,利用李亚普诺夫稳定性理论和固定时间稳定性理论,导出了保证系统在固定时间实现一致的充分条件,并通过所给出的分布式的事件触发函数证明了系统能够避免芝诺行为.最后,通过仿真实例验证了结果的有效性.     

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.     

多重事件触发机制下四旋翼飞行器的姿态跟踪控制

为减少四旋翼飞行器姿态跟踪控制中内部计算与通信资源的损耗,提出了基于反步法和多重事件触发机制下的四旋翼飞行器姿态跟踪控制。建立了四旋翼飞行器的动力学模型,并以滚转角系统为例,利用反步法设计连续控制器,实现了飞行器滚转角对参考信号的跟踪控制;通过引入事件触发机制构造了事件触发控制器,基于Lyapunov稳定性理论证明了所设计的事件触发控制器可以使滚转角系统保持稳定,且避免了Zeno现象;同时,在不同的参数作用下,采用相同方法对四旋翼飞行器的其他3个系统分别设计了各自对应的事件触发机制和事件触发控制器;由此构建的4个事件触发机制共同构成了四旋翼飞行器的多重事件触发机制。仿真结果表明,在多重事件触发机制作用下,所提事件触发控制器在3 s内共触发150次即可达到与周期采样控制器连续采样3 000次相同的跟踪效果。     

能源混沌系统基于事件触发采样的同步算法

利用事件触发采样方法,建立了能源混沌系统的事件触发采样同步模型。通过理论分析将能源混沌系统的同步问题转化为同步误差系统渐近稳定的问题。利用李雅普诺夫方法给出了系统实现同步的充分条件,基于Matlab软件提出了能源混沌系统的事件触发采样同步算法设计。最后,通过数值仿真验证了所给同步算法是有效的。仿真结果说明所给的算法容易实现,而且同步的效果较好,同时也减少了数据的采样次数。     

基于事件触发机制的离散时变时滞多智能体一致性研究

为降低资源的消耗和浪费,并处理时变时滞对于多智能体的影响,针对离散线性时变时滞多智能体系统,提出一种基于事件触发机制的一致性协议,以减少系统的通信次数。在事件触发机制的框架下,提出一种基于预测控制的分段时滞补偿方法来补偿时变时滞对多智能体系统一致性的影响。在此基础上,通过构造基于延迟划分的Lyapunov-Krasovskii函数分析离散线性多智能系统的稳定性。最后,通过MATLAB仿真验证所提方法的有效性。研究结果表明：事件触发机制可以有效减少系统更新次数,降低消耗,所提出的基于预测控制的分段时滞补偿方法可以弥补时变时滞对于多智能体系统的影响,且基于延迟划分的分段补偿能够降低系统的保守性。     

基于事件触发的TCP网络滑模控制

针对存在不确定参数和UDP流干扰的TCP网络拥塞问题,提出了一种基于事件触发的TCP网络滑模控制策略.通过利用全局滑模控制方法,使整个系统的响应过程都具有鲁棒性,在此基础上引入事件触发机制,在保证系统状态稳定的同时,节约了网络资源.通过李雅普诺夫理论证明了TCP网络闭环系统里的所有信号是有界的,同时也有效地避免了Zeno现象.仿真结果表明了所提控制方法的有效性.     

基于自适应事件触发的交通网络预测控制

为了降低网络控制系统的通信资源占用率,提出了一种自适应事件触发模型预测控制策略,实现自适应状态传输并保证系统稳定.在自适应机制下,只有当满足触发条件时,系统状态和控制器控制律才由无线网络发送,自适应触发参数决定当前采样数据发送的频率.设计了一种鲁棒的预测控制器,保证网络控制系统的闭环稳定性.通过仿真实例验证了本文方法的...     

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。     

基于事件触发GrHDP碳纤维角联织机张力控制方法

针对碳纤维角联织机经纱张力控制中存在的张力控制精度低与通信网络资源受限问题,提出一种基于事件触发目标再现启发式动态规划(Event-Triggered Goal Representation Heuristic Dynamic Programing, ET-GrHDP)的张力控制方法。首先,分析碳纤维织机的织造原理,构建张力系统控制模型。其次,在GrHDP算法的基础上,采用小波神经网络(Wavelet Neural Network, WNN)设计评价网络,BP 神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN)设计执行网路和目标网络,以增强GrHDP近似最优控制的能力,同时引入事件触发机制,实现小波GrHDP张力控制器仅在事件触发时刻更新控制信号。最后,使用MATLAB软件对张力系统进行仿真控制实验。与经典GrHDP张力控制相比,所提控制策略在系统状态跟踪响应时间上缩短近22.9%,送经、卷取线速度均无超调量,张力超调量为1.8%,且抗干扰能力强,提高了张力系统的控制性能。在事件触发机制下,张力控制器降低近84%的计算次数,有效减少了通信资源的浪费。     

基于事件触发的二阶多智能体时滞一致性

为了使多智能体可以减少信息交流,一致性问题在多智能系统的应用已被众多学者广泛研究,从而避免通信资源和计算资源的浪费;在有向拓扑图下,针对二阶的领导-跟随非线性多智能体系统,提出了一种基于事件触发机制和时滞一致性控制策略,对于每一个智能体给出事件触发条件,可以有效减少更新频率和系统能源的耗费;通过利用Lyapunov稳定...     

一类递归神经网络系统的有限时间同步

针对非线性电路网络系统中的特殊系统—递归神经网络系统,本文拟采用事件触发间歇控制策略研究递归神经网络的有限时间同步问题.首先,根据有限时间间歇控制的理论推导过程,提出事件触发间歇控制规则;其次,提出间歇控制器,利用Lyapunov稳定性方法以及一些不等式技巧,得到了实现驱动-响应神经网络系统的有限时间同步的充分条件,并...     

基于自触发脉冲牵制的机坪多智能体网络协同策略

针对机坪多智能体网络场景下传统的一致性算法存在收敛性差、资源严重浪费等问题,提出一种基于自触发脉冲牵制的控制策略.基于图论建立机坪多智能体网络模型,设计脉冲激发函数,实现对脉冲触发时刻自行预估;改进节点重要度评价算法,拓宽评价指标的维度,提高牵制节点选取的合理性.在MATLAB中进行网络状态收敛性模拟分析.结果表明：提出的方法在降低采样触发频率、减少受控节点数的同时,有效提高了网络的收敛速度,并使收敛趋势更为平滑,且拓扑结构越简单,控制效果越好.     

基于状态感知的UGV 事件触发路径跟踪控制

针对通信受限下的无人驾驶车辆路径跟踪控制问题，提出了一种基于状态感知的H∞事件触发路径跟踪控制策略.首先，根据车辆的动力学行为建立了相应的路径跟踪控制模型；其次，基于对路径跟踪控制系统的状态实时感知，设计了一种新型的基于状态感知的事件触发通信策略（SS-ETC），可根据控制系统的状态对事件触发阈值进行动态自适应的调整；然后，在该动态事件触发通信策略下，结合时滞系统建模方法与Lyapunov 稳定性理论，设计了基于状态感知的事件触发H∞控制器.本文所提出的基于状态感知的动态事件触发通信策略能够根据控制系统的量测状态进行通信阈值的动态调整，有效地实现了自主车辆通信与控制的自适应协同设计.最后，通过仿真实验验证了所提出的动态事件触发控制策略的有效性.     

双端动态事件触发下信息物理系统输出反馈H∞控制

研究了具有双端动态事件触发策略的信息物理系统动态输出反馈H_∞控制问题.首先,将闭环系统建模为具有两个区间时变延迟的线性系统,分别在传感器-控制器和控制器-执行器信道的事件触发策略中引入内部动态变量,建立异步动态事件触发策略的通信机制,通过扩大事件间隔来减少信道中的数据传输量.其次,为了保证闭环系统的稳定性,利用Lyapunov-Krasovskii泛函的方法,推导得出满足系统H_∞性能的渐近稳定性判据;基于这一稳定判据,实现了动态输出反馈控制器和动态事件触发策略的协同设计.此外,证明了事件触发策略下最小触发时间间隔正标量下界,从而排除了Zone现象.最后,用卫星系统的例子说明了所提策略的有效性.     

状态反馈事件触发控制系统的分析与设计

针对线性系统状态反馈事件触发控制在工程应用中仅使用单一动态门限或静态门限存在Zeno现象的缺点,提出了动静门限相结合的事件触发机制。将闭环控制系统建模为脉冲系统模型,应用脉冲系统理论,导出了确保控制系统稳定的触发机制参数确定定理,得到了便于实现触发机制门限参数设计的线性矩阵不等式条件。针对确保系统稳定的触发机制门限参数可在一个区间内选择的特点和静态门限分量大小影响系统稳态区域大小的特点,进一步提出了变门限触发机制,可使系统在稳态情况下自动将静态门限分量减小,显著减小稳定区域,提升事件触发控制的稳态性能,从而可实现精确控制。定量仿真表明,变门限触发机制可以在通信资源消耗量几乎相同的情况下将稳态范围缩小到固定门限方法的12.3%。     

基于事件触发机制和最小学习参数的FAHV指定时间收敛自适应控制

针对当前吸气式高超声速飞行器自适应控制结果仅能实现误差渐近收敛于预设包络、神经权值在线更新存在计算爆炸、对机载资源过度占用的难题,提出了基于事件触发机制和最小学习参数的FAHV 指定时间收敛自适应控制方法。首先,阐述了一种不依赖精确误差初值同时又能确保误差指定时间收敛的改进预设性能控制机制;其次,构建了用于FAHV 干扰辨识的相对阈值事件触发神经网络;最后,设计了相对阈值事件触发控制算法,有效降低了闭环控制器对通信资源的消耗,在非等周期信号传输的基础上实现了良好的控制精度。仿真结果表明,所提方法能够在低计算与传输资源消耗下对高度/速度参考信号实施指定时间跟踪。     

基于周期事件触发的永磁同步电机滑模控制

研究了永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM)的周期事件触发滑模控制问题。为了节约通信资源,采用周期事件触发机制来决定是否将状态通过网络发送到控制器。首先基于传统的事件触发机制设计了滑模控制器,通过设计事件触发条件,给出了实际滑模存在的充分条件,并证明了系统的鲁棒实际稳定性。在此基础上,提出了一种周期事件触发滑模控制方法。结合周期事件触发机制的特点,估计了相邻两次采样时刻之间误差的上限。通过适当地选择控制增益,给出了选择采样周期的方法,保证系统的鲁棒实际稳定性以及实际滑模的存在性。最后,Simulink仿真验证了本文设计的周期事件触发滑模控制器的有效性。     

一类分数阶系统的有界H∞事件触发跟踪控制

针对一类具有未知外部扰动以及输入饱和且控制方向未知的非同元次分数阶严格反馈非线性系统,研究其基于事件触发机制的自适应有界H_∞跟踪控制问题。结合事件触发策略、有界H_∞控制方法以及Nussbaum增益技术,提出一种自适应神经网络有界H_∞事件触发跟踪控制方法。所设计的控制器能够保证系统的跟踪误差以及闭环系统中的所有信号是有界的,且系统对外部干扰具有很好的抑制作用。此外,所提出的控制策略既可避免非线性系统H_∞控制方法中可能出现的控制器输出值过大的问题,也能使系统的控制输入不再频繁进行更新,进而达到节约通信资源的目的。仿真结果验证了所提出方法的可行性及有效性。     

基于事件触发的二阶随机时延系统的有限时间一致

文章研究的是二阶随机时延多智能体系统的有限时间一致性控制.针对在达到有限时间一致性的过程中控制器更新频率过高的问题,设计了一种事件触发控制策略,每个智能体根据状态信息设计了自己的触发条件,当条件违反时才触发事件,使系统能耗和控制器的更新频率均能有效减少,同时利用李雅普诺夫理论和齐次性理论证明跟随者的位置和速度状态能跟踪到领导者并实现有限时间一致.另外,得到了任意两个连续触发时刻间隔的具体值,从而排除芝诺现象.最后,仿真结果验证了理论的有效性.     

一阶非线性多智能体的间歇采样一致性设计

采用周期间歇采样控制策略实现了一阶非线性多智能体系统的分布式一致性.该控制策略不仅降低了控制器的更新频率而且减少了其工作时间.运用代数图论以及矩阵分析理论,给出了依赖网络结构、采样周期以及耦合增益的一致性条件.最后利用仿真实例验证了该一致性理论的有效性并对于给定的耦合增益和网络结构可简单导出通信宽度的可行区域.