隨著無線通訊與網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)在控制理論中應(yīng)用的不斷深化,融合感知、通信、決策、執(zhí)行于一體的多智能體系統(tǒng)(Multi-Agent System,MAS)受到了人們的廣泛關(guān)注。多智能體系統(tǒng)可以通過相互協(xié)調(diào)滿足不同的任務(wù)需求,一致性控制作為協(xié)調(diào)控制的基礎(chǔ)成為近年來學(xué)術(shù)界與工業(yè)界關(guān)注的焦點并投入大量資源進(jìn)行研究。但是由于任務(wù)需求多樣、工作環(huán)境復(fù)雜,多智能體系統(tǒng)的一致性控制面臨諸多難點,如工業(yè)環(huán)境下的任務(wù)空間狀態(tài)一般難以測量,軍事任務(wù)對一致性誤差精度、收斂速度要求較高、網(wǎng)絡(luò)化環(huán)境往往存在時延、系統(tǒng)模型存在不確定性等。因此,面向不同的任務(wù)需求,研究如何實現(xiàn)上述復(fù)雜條件下的多智能體系統(tǒng)尤其是非線性多智能體系統(tǒng)的一致性控制顯得尤為必要�；诖�,結(jié)合分層控制思想與先進(jìn)控制策略,本文開展了不同約束條件下非線性多智能體系統(tǒng)的一致性控制問題研究。本文的研究工作主要包括如下幾個方面:(1)針對速度信息不可測條件下的狀態(tài)一致性控制問題,設(shè)計了基于二階滑模的有限時間觀測器和控制器,實現(xiàn)了速度信息不可測條件下的一致性控制。首先,提出了有限時間收斂的觀測器,實現(xiàn)速度觀測;進(jìn)而,提出基于一階滑模的一致性控制器,為減小滑模抖震對系統(tǒng)的影響,進(jìn)一步提出了基于邊界層的和超螺旋算法的滑模控制器,改善了控制輸入中存在嚴(yán)重抖震的問題,實現(xiàn)了無需速度信息的非線性多智能體系統(tǒng)狀態(tài)漸近一致性控制。(2)針對狀態(tài)信息不可測條件下的異構(gòu)非線性多智能體系統(tǒng)輸出一致性控制問題,提出了基于分布式平行補(bǔ)償與內(nèi)部參考模型框架下的輸出一致性控制策略。首先,設(shè)計了可實現(xiàn)任意期望輸出一致性的內(nèi)部參考模型,進(jìn)而給出了實現(xiàn)輸出一致的充分必要條件,通過設(shè)計內(nèi)部參考模型,實現(xiàn)了T-S模糊模型描述的異構(gòu)非線性多智能體系統(tǒng)的期望輸出一致性控制。(3)針對存在收斂誤差界約束條件下的有限時間一致性控制問題,提出了基于障礙函數(shù)的有限時間收斂的分布式一致性控制策略。利用非線性變換將收斂誤差界轉(zhuǎn)換為滑模函數(shù)變量,進(jìn)而利用切換的思想設(shè)計了連續(xù)的快速終端滑模面,通過模糊近似以及自適應(yīng)控制實現(xiàn)系統(tǒng)參數(shù)不確定條件下的一致性控制,最后通過李雅普諾夫方式給出了有限時間收斂條件。(4)針對存在未知時變通信時延條件下的有限時間一致性控制問題,提出了基于輔助系統(tǒng)的有限時間一致性控制策略。首先,利用前文分層控制的思想,為單個智能體設(shè)計輔助系統(tǒng)用以預(yù)處理含有未知時變時延的鄰居信息,并利用多維小增益定理給出了輔助系統(tǒng)穩(wěn)定性條件,進(jìn)而利用遞歸李雅普諾夫函數(shù)方法設(shè)計了分布式有限時間跟蹤控制器,實現(xiàn)輔助系統(tǒng)有限時間跟蹤并給出了增益條件,改進(jìn)了多智能體系統(tǒng)對于時延的魯棒性。(5)針對系統(tǒng)參數(shù)不確定與任務(wù)空間速度不可測條件下的一致性編隊控制問題,提出了基于參考系統(tǒng)的自適應(yīng)跟蹤控制策略。首先考慮任務(wù)空間速度可測條件下,分別考慮領(lǐng)航者速度定常和時變兩種情況設(shè)計編隊參考系統(tǒng),進(jìn)而利用方位剛性理論設(shè)計一致性編隊控制器,利用系統(tǒng)輸入輸出特性分析給出了閉環(huán)級聯(lián)系統(tǒng)的穩(wěn)定性條件。進(jìn)而在任務(wù)空間速度不可測條件,為避免直接設(shè)計存在參數(shù)不確定條件下的任務(wù)空間速度觀測器,設(shè)計任務(wù)空間位置觀測器來代替速度觀測器,進(jìn)而實現(xiàn)一致性編隊控制。解決了基于方位剛性的一致性編隊控制問題,實現(xiàn)了非線性多智能體系統(tǒng)的時變編隊控制。
【學(xué)位單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP13
【部分圖文】：

1.1 研究背景及意義多智能體系統(tǒng)可以定義為可以獨立測量和感知其周圍環(huán)境和鄰居，并基于網(wǎng)絡(luò)共享狀態(tài)信息或數(shù)據(jù)，通過一定的計算指導(dǎo)自身行動，最終達(dá)到協(xié)作目的的復(fù)雜計算實體[1-2]。多智能體系統(tǒng)(Multi-agent Systems, MAS)起源于自然界生物的群體行為，如鳥群遷徙行為、獅群圍獵行為、魚群集結(jié)行為等，如圖 1-1 所示，這些行為表現(xiàn)為高度的協(xié)調(diào)性。類似于生物群體的結(jié)構(gòu)優(yōu)勢，多智能體系統(tǒng)的分布式結(jié)構(gòu)旨在只有局部通信而沒有中央調(diào)控條件下實現(xiàn)各子系統(tǒng)通過局部耦合實現(xiàn)協(xié)調(diào)合作，最終達(dá)到共同目標(biāo)或完成共同任務(wù)，因此可以規(guī)避傳統(tǒng)的集中式結(jié)構(gòu)的一系列不足，并具有擴(kuò)展性強(qiáng)、可靠性高、成本低廉、便于維護(hù)等優(yōu)點[3]�；诖耍嘀悄荏w系統(tǒng)在諸如軍事、工業(yè)、農(nóng)業(yè)等各個領(lǐng)域都得到了廣泛的關(guān)注。鑒于多智能體系統(tǒng)在眾多領(lǐng)域的巨大應(yīng)用前景，我國在 2016 年發(fā)布的《智能體產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2016-2020)》[4]中都將作為多智能體載體的多智能體技術(shù)提升至國家戰(zhàn)略層面。

制進(jìn)行設(shè)備組裝、焊接、篩選等操作，但一般來說機(jī)械臂的任務(wù)空間速度難以獲得，并且建模過程中存在不確定性等，這就要求多智能體系統(tǒng)在任務(wù)空間速度不可測、建模不精確條件下實現(xiàn)一致性控制；通信衛(wèi)星的一致性編隊可以擴(kuò)展衛(wèi)星的覆蓋范圍、增加傳輸距離、降低系統(tǒng)復(fù)雜度，但由于衛(wèi)星入軌時間窗口較短、編隊精度需求較高，并且遠(yuǎn)距通信衛(wèi)星間信息傳輸往往存在未知時變時延，這就要求多衛(wèi)星系統(tǒng)要在收斂誤差界條件或存在未知時變時延條件下實現(xiàn)有限時間一致性控制；多鋤草智能體的一致性編隊控制可以提升作業(yè)面積、提高工作效率、節(jié)省人力成本等優(yōu)點，但多鋤草智能體編隊控制中同樣存在系統(tǒng)參數(shù)不確定、任務(wù)空間速度不可測等問題，若工作環(huán)境中存在障礙物還需考慮隊形變換，因此需要考慮在系統(tǒng)參數(shù)未知、任務(wù)空間速度不可測條件下實現(xiàn)多智能體系統(tǒng)時變編隊控制問題，如圖 1-2 所示。由此可見，不同的工作環(huán)境與任務(wù)需求對多智能體的一致性控制附加了諸多的復(fù)雜約束條件，因此研究不同約束條件下非線性多智能體系統(tǒng)的分布式一致性控制具有重要的現(xiàn)實意義和理論價值。

燕山大學(xué)工學(xué)博士學(xué)位論文機(jī)系統(tǒng)組成，智能體及實驗平臺示意圖如圖 6-18 所示。安裝在平臺頂端的數(shù)碼相機(jī)用于圖像采集和定位，通過圖像系統(tǒng)進(jìn)行處理傳輸給上位機(jī)，進(jìn)而上位機(jī)處理智能體間的相對位置信息與方位信息，將其用于觀測器與控制器，然后通過無線模塊返回給智能體，實現(xiàn)多智能體系統(tǒng)的一致性編隊控制。本實驗平臺中智能體為自制的履帶式移動小車，平臺尺寸為4m 3m，可被320 240個像素點覆蓋。
【參考文獻(xiàn)】

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1 陳世明;化俞新;祝振敏;賴強(qiáng);;鄰域交互結(jié)構(gòu)優(yōu)化的多智能體快速蜂擁控制算法[J];自動化學(xué)報;2015年12期

2 張海博;胡慶雷;馬廣富;朱志斌;;多航天器系統(tǒng)分布式有限時間姿態(tài)協(xié)同跟蹤控制[J];控制與決策;2014年09期

3 王銀濤;嚴(yán)衛(wèi)生;;多自主水下航行器系統(tǒng)一致性編隊跟蹤控制[J];控制理論與應(yīng)用;2013年03期

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本文編號：2836563