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。     

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。     

多智能体网络有限时间聚集控制

为解决个体动态为一阶积分器的多智能体网络的有限时间聚集控制问题, 提出基于势能函数的控制方案。依据状态信息采用势能函数法设计了分布式非线性非光滑控制协议。基于微分包含、广义梯度和集值李导数的定义以及非光滑分析中不变集原理, 进行了有限时间稳定性分析, 给出网络可实现有限时间聚集控制的充分条件。最后通过仿真验证了理论方案的有效性。     

控制方向未知的多智能体系统有限时间预设性能控制

研究了一类具有多个未知且非相同控制方向的多严格反馈系统在有限时间内预设性能控制问题。为了方便证明,将整个系统稳定性的证明转化为对子系统误差有界性的证明,简化了设计与分析过程。此外,通过命令滤波技术避免了传统反推法中对虚拟控制量的求导。所设计的分布式控制器可以保证邻域误差在规定的边界内演化,并且可以任意设定收敛时间,即在规定的时间内收敛到预先设定的任意小的邻域内,提高了系统的稳态与瞬态性能。最后,通过一个数值仿真验证了所提控制器的有效性。     

多智能体系统的固定时间和有限时间比例一致性

研究无向拓扑下多智能体系统的固定时间和有限时间的比例一致性问题。利用集值映射、微分包含和Lyapunov稳定性理论,给出多智能体系统达到固定时间和有限时间比例一致的判别准则。最后,给出一个实例,验证结论的可行性和有效性。     

具有通信约束的多智能体系统有限时间一致性

针对存在通信约束的多智能体系统的有限时间一致性问题,提出了一类连续的非线性一致性算法.利用李雅普诺夫有限时间稳定性理论和矩阵理论,证明了当系统个体间的通信网络拓扑结构为连通图的情况下,该算法使得系统具有通信约束时能够在有限时间内达到一致.进一步给出了系统收敛时间的上界,该时间上界由选取的李雅普诺夫函数、无向图的拉普拉斯矩阵以及系统的初始状态决定.仿真示例验证了所提出算法的有效性.     

离散时间多智能体系统的协调最优预见跟踪

在互联拓扑包含一棵有向生成树的条件下,研究了离散时间多智能体系统的协调最优预见跟踪问题.首先利用状态增广技术把协调跟踪问题转化为一个增广系统的全局最优调节问题.然后应用离散时间线性二次型调节理论的相关结果给出了使增广系统的闭环系统渐近稳定的控制器,并由此得到原系统实现跟踪一致性的全局最优预见控制器.仿真结果不仅验证了所设计控制器的有效性,并且表明适当增加预见步长对保证准确跟踪领导者的输出是至关重要的.     

多智能体离散时间一致性跟踪研究

对具有参考状态和时滞的离散时间一致性跟踪问题进行了研究.给出了离散时间下的一致性控制器,运用经典李雅普诺夫稳定性理论,证明了多智能体系统在具有参考状态和时滞情况下的稳定性,并给出了时滞相关的线性矩阵不等式（LMI）判据.最后以水下无人航行器协同作战为背景,仿真验证了所提出的一致性算法和判据的有效性.     

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.     

参数自适应的有限时间多智能体一致性算法

文章研究了一阶多智能体系统的有限时间一致性控制问题.为了对下一时刻智能体系统的状态进行预测,加快系统收敛速度,提出算法将当前智能体间状态信息的差异作为一致性协议的反馈参数,该算法实现了对不同智能体输入的自适应调节,并使多智能体系统在有限时间内达到一致.通过构造Lyapunov函数的方法分别讨论无向固定拓扑和切换拓扑两种情形,得到多智能体系统的稳定条件,证明该协议能在有限时间内收敛.最后,仿真实验结果验证了所得结论的正确性和有效性.     

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.     

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。     

具有两类时延的离散时间多智能体系统一致性跟踪

研究具有输入时延和通信时延的离散时间多智能体系统的一致性跟踪问题。利用频域分析方法和矩阵理论,给出拓扑为有向图的情况下系统具有较少保守性的一致性跟踪充分条件,并用仿真试验验证了该结果的有效性。与具有输入和通信时延的一致性问题不同的是,相同情况下的一致性跟踪问题不仅与输入时延有关,而且与通信时延有关。     

饱和约束中立稳定多智能体系统有限时间广义一致性研究

考虑系统有限时间稳定与执行器饱和的问题,针对具有输入饱和的中立稳定多智能体系统的有限时间广义一致问题,设计了二种分别适用于无领导者和领导-跟随情况下的分布式非光滑控制算法;该算法利用智能体间的局部通信,驱使智能体间达成有限时间广义一致;通过Lyapunov有限时间稳定理论、LaSalle不变集原理、不等式放缩及矩阵知识...     

基于扰动观测器的非线性切换系统有限时间跟踪控制

针对一类带有未知扰动的非线性切换系统,基于扰动观测器设计和有限时间鲁棒控制理论,研究抗干扰动态跟踪控制问题.首先,基于平均驻留时间(average dwell time,ADT)构造该系统所对应的切换信号,同时结合状态反馈信息和干扰估计信息设计一种PI型抗干扰复合控制器;其次,基于Lyapunov分析方法证明闭环系统的...     

移动小车的有限时间轨迹跟踪控制

讨论了基于运动学模型的移动小车的轨迹跟踪控制问题.利用有限时间控制技术,提出了一种连续的状态反馈跟踪控制律,使得对角速度不为0的期望轨迹,移动小车能够在有限时间内完全跟踪上期望轨迹.而且提出的跟踪控制律不存在奇异点.仿真结果表明了该方法的有效性.     

飞行器航迹角系统有限时间跟踪自适应迭代学习控制

针对不确定飞行器航迹角系统航迹倾角的跟踪控制问题,给出了有限时间跟踪控制的自适应迭代学习控制(AILC)方法。通过控制输入量舵面偏角来控制飞行器航迹倾角,使得飞行器航迹倾角的跟踪误差在有限时间内收敛于零,其中引入了典型的收敛级数来处理模型中的不确定部分,并利用李雅普诺夫(Lyapunov)稳定性定理给出了严格的稳定性分析。最后通过数值仿真验证了该方法的有效性。     

复合网络攻击下离散时间多智能体系统的云端预测控制

文章研究复合网络攻击下离散时间多智能体系统(DMASs)的云端预测控制设计问题,其中不同智能体的输出采用不同速率的传感器来采样,且云端控制器到执行器间的网络传输通道遭受重放攻击和欺骗攻击的共同影响.首先设计一个基于异步采样输出的观测器采估计系统状态,考虑到网络因素对多智能体系统的影响,引入云端模拟攻击机制来补偿观测器和...     

基于双层不变集的多智能体系统事件触发分布式预测控制

针对含有扰动的多智能体系统,提出了基于双层不变集的事件触发鲁棒分布式预测控制策略。在分布式控制结构下,对每个智能体构建了目标函数含有耦合关联项的事件触发分布式预测控制优化问题。利用输入状态稳定性理论,推导出与子系统自身信息以及邻域子系统信息相关的事件触发条件。每个智能体判断事件触发条件,仅当条件满足时,才进行分布式预测控制优化问题的求解以及子系统之间的信息交互。利用双层不变集来保证扰动作用下多智能体系统的鲁棒性能,并在此基础上给出保证算法递推可行性和闭环稳定性的充分条件。最后通过车辆控制系统对算法进行仿真分析,验证了算法的有效性。     

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。