多智能體系統(tǒng)由多個能夠與環(huán)境交互且具有一定信息處理能力的智能體組成,通過將大而復雜的系統(tǒng)建設(shè)成小的、彼此互相通信和協(xié)調(diào)的、易于管理的系統(tǒng),多智能體系統(tǒng)可以解決單個智能體以及單層系統(tǒng)難以解決的復雜問題,因而在眾多領(lǐng)域中具有很廣泛的應用,如望遠鏡陣列、無人機編隊、衛(wèi)星姿態(tài)協(xié)同等。多智能體系統(tǒng)一致性主要研究任務(wù)是在一定的網(wǎng)絡(luò)拓撲和單智能體系統(tǒng)動力學條件下,設(shè)計控制算法使各個智能體的相關(guān)狀態(tài)達到一致,如衛(wèi)星編隊中的姿態(tài)一致、無人機編隊中的速度及方位一致等。在實際工程中隨著多智能體系統(tǒng)規(guī)模的擴大,系統(tǒng)中出現(xiàn)故障的概率越來越大。多智能體系統(tǒng)中故障按發(fā)生位置可以分為網(wǎng)絡(luò)拓撲故障、執(zhí)行器故障、傳感器故障及其它部件故障等,執(zhí)行器發(fā)生故障會使實際輸出與控制信號之間產(chǎn)生偏差,從而降低系統(tǒng)性能甚至使系統(tǒng)不穩(wěn)定;另外與傳感器、被控對象、網(wǎng)絡(luò)通信故障等相比,執(zhí)行器故障采用硬件冗余來提高可靠性的方案難度大成本高,所以合理設(shè)計容錯控制器具有很高的實用價值。本論文主要研究了多智能體系統(tǒng)發(fā)生執(zhí)行器故障情況下容錯控制問題,所采用的技術(shù)路線包括自適應滑�？刂啤⑸窠�(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應控制、基于故障診斷的容錯控制等。論文的主要研究內(nèi)容包括以下幾個方面:1.自適應滑模一致性容錯控制�；？刂评碚撋嫌泻芨叩目刂凭炔⑶覍ο到y(tǒng)未知時變參數(shù)和外界干擾等具有很強的魯棒性,本文針對二階非線性多智能體系統(tǒng)首先設(shè)計非連續(xù)滑模容錯一致性算法,但經(jīng)典滑�？刂浦挟敾Ｗ兞康竭_滑模面后,由于未建模模塊、時延等原因,控制器中的符號函數(shù)會使實際系統(tǒng)中執(zhí)行器會產(chǎn)生振蕩,從而對系統(tǒng)的正常運行產(chǎn)生不利影響,本文采用了一種連續(xù)化的方案對控制器中的符號函數(shù)進行了優(yōu)化。另一方面,當系統(tǒng)非線性參數(shù)、干擾及執(zhí)行器故障程度等未知時,滑模控制的控制增益不容易確定,本文引入了一個自適應算法從而使控制增益即使在系統(tǒng)參數(shù)及執(zhí)行器故障程度未知情況下也可以自適應調(diào)整確定;2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應一致性容錯控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應控制對復雜系統(tǒng)動力學、強非線性具有很好的處理能力,本文針對一般非線性多智能體系統(tǒng)和非仿射型非線性多智能體系統(tǒng)分別設(shè)計了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應容錯一致性控制算法。本文對于一般非線性多智能體系統(tǒng)所設(shè)計的一致性容錯算法包含了一個基于一致性誤差的負反饋項和一個自適應神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)項,其中自適應神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)項可以補償智能體系統(tǒng)中的未知非線性動力學;針對非仿射型非線性多智能體系統(tǒng),所設(shè)計的自適應神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一致性算法的輸入項既包含了系統(tǒng)狀態(tài)信息也包含了一致性誤差信息,所設(shè)計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重更新律中負反饋項乘以一致性誤差的絕對值,其有利于減小一致性最終誤差,提高一致精度;3.基于故障診斷的多智能體容錯控制。本文針對二階多智能體系統(tǒng)的一致性問題和包含控制問題研究設(shè)計了一種帶有故障診斷的容錯控制方案,所設(shè)計的容錯控制器包括一理想控制算法和一故障診斷模塊。當系統(tǒng)無故障時,多智能體系統(tǒng)在理想控制算法作用下可以實現(xiàn)目標,當故障發(fā)生時,控制器根據(jù)故障診斷信息調(diào)整參數(shù)。研究表明,當故障診斷的誤差不超過一定范圍,所設(shè)計的一致性算法就可以使系統(tǒng)實現(xiàn)目標。
【學位單位】：中國科學技術(shù)大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TP18;TP273
【部分圖文】：

其中：Ｃｉ，切，／（而，％，（）和分別為第ｉ個追隨者的位置、速度、非線性??項和干擾，為第ｉ個智能體的執(zhí)行器輸出。??如圖２．１所示，根據(jù)故障類型產(chǎn)生的不同位置，多智能體系統(tǒng)中故障可以分??為通信故障、被控對象故障、傳感器故障和執(zhí)行器故障［１４２］。相比傳感器故障和??通信故障等，執(zhí)行器故障在實際應用中較難用硬件冗余的方式保持故障發(fā)生時??的系統(tǒng)性能，因此研究執(zhí)行器發(fā)生故障時的容錯控制問題具有重要意義，在本文??中我們主要研宄多智能體系統(tǒng)中發(fā)生執(zhí)行器故障時的容錯控制問題。??多智能體系統(tǒng)中的領(lǐng)導者主要作用是為追隨者提供運動軌跡的參考信號，作??為參考信號可以由一個系統(tǒng)模型或真實物理系統(tǒng)產(chǎn)生。不失一般性，我們假設(shè)領(lǐng)??導者的執(zhí)行器不受故障影響。??１５??

＇本節(jié)中我們將考慮含有一個領(lǐng)導者和五個追隨者的多智能體系統(tǒng)的仿真實??驗來驗證所設(shè)計的滑模追蹤算法的有效性。系統(tǒng)通信拓撲結(jié)構(gòu)如圖２．２所示，其??２６??

圖２．３無執(zhí)行器故障時各智能體的位置軌跡：非連續(xù)滑模追蹤算法（２．７），０二１．５??
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本文編號：2873140