【摘要】：多智能體協(xié)同控制理論廣泛應用于諸如多機編隊、微電網(wǎng)功率分配等應用場景。現(xiàn)實中的多智能體具有異構(gòu)性且多智能體間的網(wǎng)絡通信常呈現(xiàn)非連續(xù)性,因此,開展非連續(xù)通信約束下異構(gòu)多智能體協(xié)同控制研究具有重要理論意義和潛在應用價值。鑒于此,本文以一般化異構(gòu)多智能體系統(tǒng)為對象,圍繞協(xié)同控制及其在直流微電網(wǎng)中的應用兩方面開展研究。主要研究內(nèi)容包括:針對一類不完全可控的異構(gòu)多智能體系統(tǒng)在聯(lián)合連通網(wǎng)絡下的輸出一致性問題,提出了分層控制設計框架。上層采用最優(yōu)控制方法設計虛擬系統(tǒng)的協(xié)同控制策略用于生成參考軌跡,下層采用輸出調(diào)節(jié)方法設計跟蹤控制器用于跟蹤參考軌跡。借助切換系統(tǒng)理論,建立了異構(gòu)系統(tǒng)實現(xiàn)輸出一致性的判別準則。仿真實驗驗證了理論結(jié)果的有效性。分層控制框架可同時適用于同構(gòu)和異構(gòu)多智能體系統(tǒng),提供了靈活的控制器設計方案。針對連續(xù)時間異構(gòu)多智能體系統(tǒng)在離散通信下的輸出編隊包含問題,基于上述分層控制框架,設計了分布式脈沖協(xié)同控制策略。該控制策略僅在離散時刻與鄰居進行信息交換,具有通信負荷低的優(yōu)勢。借助混雜系統(tǒng)理論,建立了異構(gòu)多智能體實現(xiàn)編隊包含控制的判別準則,揭示了多智能體間平均通信時間上界對編隊包含行為的影響。仿真結(jié)果驗證了所設計控制策略的有效性。針對離散時間異構(gòu)多智能體系統(tǒng)在差分隱私指標下的平均輸出一致性問題,基于上述分層控制框架,設計了高斯噪聲擾動的分布式協(xié)同控制策略。該控制策略分別從通信傳輸數(shù)據(jù)和一致性收斂結(jié)果兩個差分隱私指標上保障了異構(gòu)智能體對初值信息的隱私保護。借助離散系統(tǒng)穩(wěn)定性分析理論,建立了系統(tǒng)收斂性、隱私保護性的相關準則。該準則揭示了算法收斂速率與異構(gòu)系統(tǒng)動力學、通信網(wǎng)絡拓撲以及噪聲衰減系數(shù)之間的關系,同時也揭示了通信網(wǎng)絡拓撲和隱私保護強度之間的內(nèi)在關聯(lián)。仿真結(jié)果驗證了理論結(jié)果的有效性。針對直流微電網(wǎng)系統(tǒng)在離散通信下的均流協(xié)同控制問題,基于分層控制設計框架,設計了脈沖協(xié)同均流控制器。所設計的控制器能夠快速調(diào)節(jié)直流總線電壓和各分布式發(fā)電單元的輸出電流,且僅在離散時刻與鄰居進行信息交換,具有通信負荷低的優(yōu)勢。借助混雜系統(tǒng)理論,建立了直流微電網(wǎng)系統(tǒng)實現(xiàn)均流控制的判別準則。該準則揭示了分布式發(fā)電單元間平均通信時間上界對均流控制的影響。文中分別給出了數(shù)值仿真平臺和半實物平臺上的仿真結(jié)果,驗證了脈沖均流控制器的有效性。針對模型參數(shù)未知的直流微電網(wǎng)系統(tǒng)在離散通信下的均流控制問題,結(jié)合分層控制設計框架,設計了基于強化學習方法的均流博弈控制策略。該控制策略采用了離散時間通信方式,且可確保每個分布式發(fā)電單元在協(xié)同過程中達到納什均衡狀態(tài)。借助人工神經(jīng)網(wǎng)絡,實現(xiàn)了強化學習控制器設計與迭代更新。仿真結(jié)果驗證了所設計控制器的有效性,并揭示了隨著學習次數(shù)的增加,直流微電網(wǎng)的調(diào)控效果越來越好。針對模型參數(shù)未知的直流微電網(wǎng)系統(tǒng)在離散通信下的最優(yōu)功率控制問題,結(jié)合分層控制框架,設計了基于強化學習的最優(yōu)功率控制策略。上層采用經(jīng)濟調(diào)度算法,得到最優(yōu)的功率分配方案,下層采用強化學習算法,調(diào)節(jié)直流微電網(wǎng)的分布式發(fā)電單元跟蹤上最優(yōu)的功率分配方案。該策略可以自適應地學習并補償實際輸出功率與優(yōu)化層中計算得到的最優(yōu)功率分配方案之間的不匹配,并能夠自適應地根據(jù)微電網(wǎng)的實時網(wǎng)損進行控制參數(shù)的調(diào)節(jié)。
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TM727;TP13
【圖文】：

中 科 技 大 學 博 士 學 位 論 制中，考慮到智能體動力學特性的差異，“異構(gòu)多智能體異構(gòu)多智能體系統(tǒng)的協(xié)同控制旨在考慮動力學差異的情況。在實際應用中，存在著大量的應用場景，例如航空母艦、隊巡航系統(tǒng)（如圖 1.1 所示）；有人機與小型無人機組成的所示）；分布式可再生能源接入的微電網(wǎng)系統(tǒng)（如圖 1.3 所性設計有效的協(xié)同控制器，特別在考慮網(wǎng)絡通信拓撲切換、信條件下設計協(xié)同控制器，是目前開展異構(gòu)多智能體系統(tǒng)戰(zhàn)。

所示）；分布式可再生能源接入的微電網(wǎng)系統(tǒng)（如圖 1.3 所性設計有效的協(xié)同控制器，特別在考慮網(wǎng)絡通信拓撲切換、信條件下設計協(xié)同控制器，是目前開展異構(gòu)多智能體系統(tǒng)戰(zhàn)。圖 1.1 艦隊的編隊巡航

【參考文獻】

相關期刊論文 前2條

1 韓民曉;王皓界;;直流微電網(wǎng)——未來供用電領域的重要模式[J];電氣工程學報;2015年05期

2 王成山;武震;李鵬;;微電網(wǎng)關鍵技術研究[J];電工技術學報;2014年02期

本文編號：2741438