發(fā)布時(shí)間：2020-11-17 13:55

　　 近年來(lái)隨著自動(dòng)化技術(shù)的發(fā)展,多智能體系統(tǒng)被應(yīng)用于更多領(lǐng)域,同時(shí)也面臨各種運(yùn)行環(huán)境與越來(lái)越多的嚴(yán)苛條件,主要體現(xiàn)為以信道帶寬、傳輸延遲為主的通信限制,因無(wú)法獲得GPS信號(hào)導(dǎo)致的絕對(duì)信息不可用,與單個(gè)智能體自身能量限制。而這些因素極大限制了多智能體系統(tǒng)的性能甚至有效性。為了使多智能體系統(tǒng)可以在這些不利因素影響下正常運(yùn)行,本文針對(duì)各項(xiàng)不利因素設(shè)計(jì)了相應(yīng)的觸發(fā)與量化控制策略,獲得了理想的效果。本文主要內(nèi)容及創(chuàng)新工作如下:(1)當(dāng)GPS信號(hào)不可用時(shí),多智能體系統(tǒng)無(wú)法獲取狀態(tài)的絕對(duì)信息,只能通過(guò)測(cè)量獲取相對(duì)狀態(tài)(邊狀態(tài))信息。在這種條件下,通常利用絕對(duì)信息作為判斷觸發(fā)條件的事件觸發(fā)控制策略不再適用。本文中針對(duì)這種情況為單積分與雙積分多智能體系統(tǒng)設(shè)計(jì)了基于相對(duì)狀態(tài)與時(shí)間函數(shù)的邊觸發(fā)規(guī)則,證明了這種觸發(fā)規(guī)則可以避免Zeno.現(xiàn)象。本文進(jìn)一步考慮了各不相同的時(shí)變傳輸延遲下的一階積分器多智能體系統(tǒng),設(shè)計(jì)了一種新穎的分布式事件觸發(fā)采樣數(shù)據(jù)傳輸策略和協(xié)議,并利用Lyapunov-Krasovskii泛函推導(dǎo)出多智能體系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)一致性的基于LMI的充分條件。(2)有限時(shí)間控制器和固定時(shí)間控制器可以在有限時(shí)間(或固定時(shí)間)內(nèi)使系統(tǒng)達(dá)到精確收斂,結(jié)合事件觸發(fā)策略亦可避免控制器連續(xù)更新。在現(xiàn)有的有限時(shí)間與固定時(shí)間事件觸發(fā)一致性策略中,雖然Zeno現(xiàn)象在大多數(shù)情況下可以被排除,但在多智能體系統(tǒng)趨于精確一致時(shí)是無(wú)法避免的。本文中通過(guò)理論分析和數(shù)值模擬,揭示了現(xiàn)有的事件觸發(fā)有限時(shí)間與固定時(shí)間控制策略無(wú)法避免Zeno現(xiàn)象,并提出了一種改進(jìn)的事件觸發(fā)控制策略,從而達(dá)到有限時(shí)間與固定時(shí)間實(shí)際一致性,并且避免了 Zeno現(xiàn)象。(3)量化存在于所有以計(jì)算機(jī)為基礎(chǔ)的系統(tǒng)中(例如多智能體系統(tǒng)),這使得多智能體系統(tǒng)在一致性問(wèn)題中僅能達(dá)到量化值一致,而無(wú)法達(dá)到精確一致性。Roger W.Brockett與Daniel Liberzon提出的動(dòng)態(tài)量化器應(yīng)用于線性系統(tǒng)可以使其實(shí)現(xiàn)精確收斂。本文中對(duì)這種動(dòng)態(tài)量化器加以改進(jìn),加快了收斂速度,并將改進(jìn)后的動(dòng)態(tài)量化器應(yīng)用于一階和二階多智能體系統(tǒng),取得了理想的效果。本文亦對(duì)近期Kun Liu與Emilia Fridman提出的基于LMI的動(dòng)態(tài)量化策略提出了多項(xiàng)改進(jìn),顯著提高了收斂速度,減小了收斂范圍的估計(jì)。本文還在這種策略的基礎(chǔ)上提出一種適用于具有各異時(shí)變延遲與不同步采樣的多智能體的動(dòng)態(tài)量化策略,應(yīng)用于線性多智能體系統(tǒng),并取得理想效果。(4)水下多智能體系統(tǒng)利用水聲通信,消耗較多能量,不足以支持使用常見的連續(xù)時(shí)間通信,故而使用時(shí)間觸發(fā)策略,即采樣時(shí)間通信。而現(xiàn)有的水下多智能體系統(tǒng)采樣時(shí)間控制穩(wěn)定性證明存在缺陷,導(dǎo)致其一致性結(jié)論不成立。本文中對(duì)現(xiàn)有的證明進(jìn)行分析,提出了一種新穎的基于小增益定理的一致性理論,也為未來(lái)與事件觸發(fā)策略結(jié)合打下基礎(chǔ)。
【學(xué)位單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP18;TP13
【部分圖文】：

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?１５??ｔ（ｓ）??圖２．２—階積分器多智能體系統(tǒng)一致性。（ａ，?ｂ）為邊觸發(fā)策略，（ｃ）為廣播策略??Ｆｉｇ．?２．２?Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ?ｏｆ?ｓｉｎｇｌｅ－ｉｎｔｅｇｒａｔｏｒ?ＭＡＳ．?（ａ），?（ｂ）?ｅｄｇｅ－ｂａｓｅｄ?ｐｒｏｔｏｃｏｌ，?（ｃ）?ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ??ｐｒｏｔｏｃｏｌ．??１．２－?－??１?ｊ?－?＿?」??ｓ??Ｅｄｇｅ－ｂａｓｅｄ??ｑ?ｑ?Ｉ．??Ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ?？」??ｓ??０．６１４?ｎ??０．４?ｐ－??０２?卜?ｄ??０－?????ｔ（ｓ）??圖２．３兩種策略的性能對(duì)比??Ｆｉｇ．?２．３?Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ?ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ?ｏｆ?ｅｄｇｅ－ｂａｓｅｄ?ｐｒｏｔｏｃｏｌ?ｗｉｔｈ?ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ?ｐｒｏｔｏｃｏｌ??－２６－??

則基于邊觸發(fā)事件的多智能體系統(tǒng)的控制器更新總是最少的。??二階積分器多智能體系統(tǒng)模擬使用生成的隨機(jī)數(shù)作為初始條件，結(jié)果與定理２．２??一致。如圖２．４所示，速度和位置都漸近地達(dá)到一致，事件間隔間時(shí)的下限為２．３５?ｘ??１０一４。在這個(gè)例子中，觸發(fā)事件的數(shù)量是１５４，與廣播策略的數(shù)量相當(dāng)。基于邊事件??觸發(fā)策略的控制輸入更新頻率低于廣播策略的控制輸入。??０．５?－?０．５「?一ｔ??１????；１?０?＾???１?＾?Ｉ?＾??ｒｅ?－０．５＾?／?］?＾?－０－５?—??１?／?＿?１?ｆ??－１?Ｌ??－?－?■?－?－???－１?????ｔｉｍｅ?ｔ?＿?ｔ??Ｏｍｅｔ??３?Ｉ??＇？?０．６?－?Ｔ??－１Ｌ—?－?－０．４?？?—＾??ｔｉｍｅ?Ｉ??圖２．４邊事件觸發(fā)策略下的速度與位置??Ｆｉｇ．?２．４?Ｖｅｌｏｃｉｔｉｅｓ?ａｎｄ?ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ?ｏｆ?ｔｈｅ?ａｇｅｎｔｓ??本節(jié)研究了具有相對(duì)狀態(tài)的分布式控制策略下的多智能體系的事件觸發(fā)一致性??問(wèn)題，即邊狀態(tài)是受控狀態(tài)，并且使用邊狀態(tài)來(lái)設(shè)計(jì)觸發(fā)事件。當(dāng)前邊狀態(tài)與其最??后觸發(fā)的值之間的差值超過(guò)指數(shù)下降的閾值時(shí)，該邊觸發(fā)事件。這種策略不僅保證??了一階積分器和二階積分器多智能體系的一致性
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