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.     

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。     

多无人系统跟踪与编队的自主式预测控制算法

针对多无人系统的跟踪与编队问题,考虑跟踪与编队控制目标存在不一致及不可实现的情况,综合目标规划与预测控制方法,设计了一种确保控制目标一致且可实现的自主式预测控制算法.首先根据给定的跟踪与编队控制目标,通过为各无人系统引入规划控制目标,对目标代价函数进行重新设计,解决跟踪与编队控制目标不一致问题;然后对引入的规划目标进行约束设计,保证其具有可实现性;其次为各无人系统设计预测控制终端约束集,进一步保证对规划控制目标的收敛性;最后对重新设计的目标代价函数与相关约束进行整合,为各人系统构造独立的控制优化问题,并给出相应的自主控制实施算法,将不一致、不可实现的跟踪与编队控制目标规划出一致、可实现的控制目标.针对为各无人系统所构造的控制优化问题,进一步将其描述为线性矩阵不等式形式,并通过MATLAB求解仿真,验证了所提出的自主预测控制算法的有效性.     

多个体系统编队分布式控制的循环追踪算法

系统总结循环追踪算法演进过程,建立和推导二维平面循环追踪算法模型,包括线性循环追踪、定速非线性循环追踪、变速非线性循环追踪等,并结合数值仿真,对上述3种循环追踪算法性质和特点进行分析。研究结果表明:线性循环追踪中,个体均以对数螺旋曲线轨迹收敛于初始几何中心,定速非线性循环追踪中,个体收敛于以初始几何中心为圆心的圆上;变速非线性循环追踪中,系统最终状态与控制增益有关。     

多输入多输出非线性时变时延系统的自适应跟踪控制

针对多输入多输出非线性时变时延系统,提出了一种模糊自适应跟踪控制方案,该方案构建了基于模糊T-S模型的自适应时变时延模糊逻辑系统,用来逼近未知非线性时变时延函数,从而实现了对非线性系统的建模.根据跟踪误差给出了模糊逻辑系统的参数自适应律,设计了H..补偿器来抵消模糊逼近误差和外部扰动.基于Lyapunov稳定性理论,提出的控制方案保证了闭环系统的稳定性并获得了期望的H..跟踪性能,机械臂的仿真结果表明了该方案的有效性.     

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。     

自主车辆线性时变模型预测路径跟踪控制

为提高自主车辆路径跟踪控制的实时性和鲁棒性,研究一种线性时变模型预测路径跟踪控制方法.建立用于控制器仿真验证的纵向侧向二维车辆非线性动力学模型;从二轮三自由度模型出发,推导出线性时变路径跟踪预测模型;引入向量松弛因子解决优化求解过程中硬约束导致的控制算法非可行解问题,基于模型预测控制理论将路径跟踪控制算法转化为带软约束的在线二次规划问题;最后通过Matlab/Simulink实现车辆动力学建模和控制器设计,双移线工况仿真结果表明,所设计的控制器能够适应不同车速、不同设计参数的鲁棒性要求.     

输入饱和下水面舰艇的时变编队控制

在多艘水面舰艇编队控制中,为了弥补较强的不确定性,并降低控制器对系统信号的测量负担,提出水面舰艇编队的时变控制设计方案。首先,通过引入光滑函数来处理饱和约束,同时通过构造含有时变增益的状态变换,将原系统的跟踪控制问题转化为一个新的时变系统的镇定问题。然后,结合向量反推控制设计方法,给出时变反馈控制器的显式形式,保证闭环系统所有信号都有界且所有跟随船以期望的时变编队队形渐近跟踪到领导船。最后,仿真算例验证理论结果的有效性。     

基于势场函数的多智能体编队避障控制

势场函数方法广泛应用在避障与目标追击控制中,但是大多应用在静态环境中,即障碍物与目标是静止的。通过扩展势场函数,并结合图论与领航者方法,设计出新的控制算法。障碍物与目标的速度都考虑在势场函数定义中。基于这种新的控制算法,研究了多智能体群集控制,所提方法不仅保证智能体追击上运动的目标,同时确保能安全躲避障碍。由于所提方法是基于智能体行为,因此方法的一个优点就是容易升级。最后,仿真表明所提方法的有效性。     

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。     

含时变不确定参数混沌系统的自适应跟踪控制

对一类含时变不确定参数的混沌系统,讨论了系统的自适应跟踪控制问题．基于李亚普诺夫函数方法,构造出了一类新的自适应控制器．该控制器的构造简单直接,无需对系统作更多的假设,构造控制器时,只需直接代入控制器的参数化公式．该控制器能控制混沌系统的状态全局渐近跟踪预先给定的任何有界轨线．仿真实例验证了所得控制器的有效性．     

带有随机噪声和时滞的多自主体系统均方趋同控制

该文研究了有领导者的固定和切换拓扑结构下带有随机噪声和通讯时滞的多自主体系统均方趋同控制.为了降低噪声强度,使跟随者及时更新信息,与变速度的领导者保持一致,设计了一个基于观测器的变增益的分布式控制器.在该控制器作用下,利用Lyapunov函数、随机分析方法和图论知识,得到多自主体系统均方趋同的充分条件和允许的最大时滞上界.仿真示例说明了该文方法的有效性.     

多变量时变系统的自适应控制

将作者提出的单变量时变系统的算法推广到多变量情形,得到了多变量时变参数系统的自适应控制,同时讨论了算法的收敛性.     

离散线性时变系统的最优跟踪和最小能量最优跟踪

基于广义逆的理论和Bellinan动态规划方法,本文对离散线性时变系统的最优跟踪和最小能量最优跟踪问题分别给出了两种形式的解,并对最优终端控制和最小能量终端控制作了进一步的详细研究,得到了输出可控性和可达性的充要条件的简洁表达式.作为上述所有解的自然推论,导出了最优和最小能量最优控制问题的解.在每种情况下,还导出了最小跟踪误差和最小控制能量的简洁表达式.     

迭代学习在多智能体编队中的控制研究

针对具有控制时延的非线性多智能体系统模型,设计了一种能够实现其稳定编队的迭代学习控制算法.首先,建立单个智能体的动态特性,根据多智能体的拓扑连接结构,将多智能体编队控制问题转化为跟踪问题.其次,针对每个智能体设计形式统一的迭代学习控制器,根据每个智能体不同的动态特性,选取合适的学习增益矩阵.最后,基于λ范数理论证明了算法的收敛性.由于该迭代学习控制算法放宽了对迭代初值的限定,使其达到在任意常值初态条件下的稳定控制,从而满足了各个智能体在初始位置随机分布时的编队控制要求.仿真结果证明了文中所给算法的有效性.     

时变系统的迭代学习控制

针对参数未确知时变系统，提出了一种新的迭代学习控制律。在新控制律中，除了引入前次学习过程误差信息外，还引入了当前学习过程误差信息。从理论上证明了新控制律的收敛性。对离散时变系统和连续时变系统的两个实例进行了仿真研究。理论分析和实例研究结果表明，所提出的新控制律具有较高的学习速度和对初始误差良好的鲁棒性。     

时变多体系统动力学建模

随着计算机并行运算的发展，为满足多体机构改进设计，优化制造的需要，本文对时鸾我体系统进行了分析，通过引入一套新的坐标系，建立了较切合实际的力学模型，推导出了一种新型递推公式，为进行动力学响应分析及提高计算效益打下了基础。     

带有时变死区的T—S模糊系统的自适应跟踪控制

研究了一类带有时变死区的T-S模糊系统的自适应跟踪控制问题.其中将时变的非线性死区的输出表示为线性输入和有界干扰,并且干扰的界是未知的.基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)方法提出了系统的跟踪控制器的设计方法,对给定的n阶可微的有界参考轨迹和给定的跟踪精度.所设计的控制器能够保证系统的跟踪误差满足跟踪精度,同时保证闭环系统的所有信号有界.     

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.