本文關(guān)鍵詞： 多智能體系統(tǒng) 協(xié)同控制 一致性追蹤 分布式控制 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制　出處：《哈爾濱工程大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：近年來,由于多智能體系統(tǒng)的協(xié)同控制理論在不同學(xué)科領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景,例如多機(jī)器人編隊(duì)控制、無人機(jī)編隊(duì)飛行、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)信息融合及多節(jié)點(diǎn)監(jiān)測等,因而得到了學(xué)術(shù)界及工業(yè)界越來越廣泛的關(guān)注。一致性問題作為多智能體系統(tǒng)協(xié)同控制理論的首要問題,通過設(shè)計(jì)智能體局部之間的通信法則,使所有智能體的狀態(tài)或輸出信息最終趨于共同的值。通常來說,現(xiàn)有的一致性問題主要關(guān)注兩個(gè)基本控制問題:有領(lǐng)導(dǎo)者的協(xié)同一致性問題及無領(lǐng)導(dǎo)者的協(xié)同一致性問題。前者通過設(shè)計(jì)合適的分布式控制協(xié)議,使得跟隨者的所有狀態(tài)或輸出信息最終與領(lǐng)導(dǎo)者達(dá)到一致,又稱為協(xié)同一致性追蹤問題。后者通過設(shè)計(jì)合適的協(xié)議,使所有智能體趨于一共同的平衡點(diǎn),該平衡點(diǎn)取決于所有智能體的初始狀態(tài)。事實(shí)上,領(lǐng)導(dǎo)者的引入可以極大的拓展多智能體系統(tǒng)的工程應(yīng)用,可以保證所有智能體追蹤到領(lǐng)導(dǎo)者的軌跡。因此,本文主要研究有向網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)下多智能體系統(tǒng)的協(xié)同一致性追蹤問題,其有向網(wǎng)絡(luò)拓?fù)錇槿我夂蓄I(lǐng)導(dǎo)者作為根節(jié)點(diǎn)的生成樹的有向圖,針對具有一般系統(tǒng)動態(tài)的多智能體系統(tǒng)模型,結(jié)合代數(shù)圖論、矩陣?yán)碚�、Lyapunov穩(wěn)定性理論及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近理論,對帶有通信受限、時(shí)滯、系統(tǒng)不確定性、外界擾動等特性的多智能體系統(tǒng)進(jìn)行分析,提出有效的分布式追蹤控制協(xié)議,給出系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)協(xié)同一致性追蹤的充分條件。具體的說,本文的主要創(chuàng)新工作包括如下幾個(gè)方面:第一,研究了通信受限下的非線性多智能體系統(tǒng)的協(xié)同追蹤問題。與已有文獻(xiàn)不同,通信受限條件不僅考慮可變的有向網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),而且各智能體之間可以存在間斷式的通信。在此通信條件下,首先,針對于一類非時(shí)滯非線性多智能體系統(tǒng)的協(xié)同追蹤控制問題,提出了一種有效的分布式控制策略。通過構(gòu)造多Lyapunov函數(shù)及線性矩陣不等式技術(shù),得到了一組新穎的充分條件,即對于每一段拓?fù)涑掷m(xù)時(shí)間內(nèi),如果各智能體之間通信率大于一閾值時(shí),所提控制協(xié)議能夠保證系統(tǒng)協(xié)同追蹤一致性。然后,進(jìn)一步研究了具有未知時(shí)滯的非線性多智能體系統(tǒng)的協(xié)同追蹤問題,通過利用不等式技術(shù)及Lyapunov穩(wěn)定性理論,提出相應(yīng)的分布式追蹤控制協(xié)議,給出未知系統(tǒng)時(shí)滯、通信率及可變拓?fù)涑掷m(xù)時(shí)間的相互關(guān)系,并表明以上因素對系統(tǒng)收斂速度與控制代價(jià)都有影響。值得注意的是一類非時(shí)滯(時(shí)滯)混沌系統(tǒng)的主從同步可以作為以上結(jié)果的特殊形式,因此所得結(jié)果可以更好地拓展實(shí)際應(yīng)用前景。第二,研究了具有未知非線性動態(tài)、時(shí)變時(shí)滯及外界擾動的異構(gòu)非線性多智能體系統(tǒng)的協(xié)同追蹤問題。提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制策略,通過構(gòu)造一種新穎的Lyapunov-Krasovskii函數(shù)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)的引入,有效地彌補(bǔ)了未知系統(tǒng)時(shí)滯、非線性動態(tài)及外界擾動帶來的不確定性。并給出系統(tǒng)協(xié)同追蹤最終誤差上界與未知系統(tǒng)時(shí)滯上界、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及控制參數(shù)有關(guān),從而可以通過合理地選擇控制參數(shù)降低追蹤誤差,提高協(xié)同追蹤一致性性能。與現(xiàn)有結(jié)果相比,所提控制方案不僅降低了系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)協(xié)同追蹤一致的保守性,而且還對外界擾動具有很好的魯棒性。第三,研究了具有未知執(zhí)行器故障、非線性動態(tài)及外界擾動的異構(gòu)非線性多智能體系統(tǒng)的協(xié)同追蹤問題。為了保持系統(tǒng)在故障條件下的可靠性和安全性,提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同容錯(cuò)追蹤控制協(xié)議。除了引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對未知非線性動態(tài)進(jìn)行逼近,本文提出了一種改進(jìn)的魯棒補(bǔ)償控制項(xiàng),可以進(jìn)一步有效地消除神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近誤差、外界擾動及執(zhí)行器故障對協(xié)同追蹤一致性的影響。特別的,如果控制增益滿足一定的條件,所提協(xié)同容錯(cuò)控制方案可以同時(shí)適應(yīng)于解決有無執(zhí)行器故障的多智能體系統(tǒng)協(xié)同一致性追蹤問題,并且無需進(jìn)行復(fù)雜的故障檢測及隔離等處理。另外,通過Lyapunov穩(wěn)定性證明,推導(dǎo)出協(xié)同追蹤最終誤差上界、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和控制參數(shù)之間的關(guān)系,因此可以有效地選擇控制參數(shù)提高系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)協(xié)同追蹤一致性的性能。最后,研究了基于幾何方法的完全異構(gòu)多智能體系統(tǒng)協(xié)同追蹤問題。由于各智能體系統(tǒng)動態(tài)的不一致性,因此研究完全異構(gòu)的多智能體系統(tǒng)比具有相同系統(tǒng)動態(tài)或只具有不同非線性動態(tài)的多智能體系統(tǒng)更加復(fù)雜。首先,結(jié)合一種改進(jìn)的局部動態(tài)補(bǔ)償器,基于控制器及觀測器兩種基本設(shè)計(jì)方法,分別構(gòu)造了三種分布式控制協(xié)議,利用基于優(yōu)化設(shè)計(jì)的Riccati方程給出相應(yīng)的控制增益矩陣。然后,基于Kalman觀測形式,首次詳細(xì)闡述了各智能體與領(lǐng)導(dǎo)者系統(tǒng)動態(tài)之間的幾何關(guān)系,理論證明出領(lǐng)導(dǎo)者部分系統(tǒng)動態(tài)隱藏于各智能體系統(tǒng)動態(tài)中,并且給出新坐標(biāo)體系下的輸出調(diào)節(jié)器方程。最后,基于以上幾何系統(tǒng)理論的思想,提出了一種有效的降維動態(tài)補(bǔ)償器,值得一提的是,如果各智能體同時(shí)具有降維動態(tài)補(bǔ)償器和靜態(tài)狀態(tài)反饋器,可以保證各智能體協(xié)同趨近于領(lǐng)導(dǎo)者的輸出信息。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP18

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本文編號：1484170