切换拓扑下测量受限多智能体系统一致性迭代学习控制

针对通信拓扑至少含有一个沿迭代轴的联合生成树且同时沿有限时间轴和无限迭代轴切换的情况,文本研究了存在测量受限的连续线性多智能体系统输出一致性迭代学习控制问题.首先,文章采用迭代学习控制方法设计了一种基于跟随者局部信息的分布式输出一致性协议.然后,给出了系统可解输出一致性问题的两个充分性条件,其中之一可使跟随者实时获取迭代学习增益,避免了全局信息对学习增益设计的影响,且保证了算法的分布式实现.接着,利用λ范数理论和圆盘定理严格证明了所设计算法的收敛性.最后,通过实例仿真验证了所得结论的有效性.     

一种基于离散时间一致性理论的多机器人分布式巡逻算法

在多机器人巡逻任务中,由于通信距离的限制,单个机器人很难获得全局信息。然而,现有的大多数多机器人分布式巡逻算法都要求每个机器人获得其巡逻区域的全局信息进行决策。因此,考虑到通信半径约束和局部信息约束,为了通过相邻机器人之间的交互完成巡逻任务,基于离散时间一致性理论提出了两种巡逻算法。算法1使用全局信息进行决策,算法2基于离散时间一致性理论实现局部信息对全局信息的预测进行决策。通过模拟器Stage对所提算法与对比算法在不同机器人数量、通信半径、地图环境下进行了对比。实验验证了所提出的基于局部信息的分布式多机器人巡逻算法具有与原算法类似的特性和性能,能够使机器人在没有全局信息的情况下判断全局状态,并基于邻居之间的协商完成巡逻任务。     

动态事件触发下一般线性多智能体系统完全分布式一致性控制

针对事件触发下一般线性多智能体系统一致性问题研究中，现有算法多采用静态触发方式、一致性协议设计中存在全局信息、无法实现完全分布式控制的问题，提出一种基于动态事件触发的一致性协议。通过引入时变耦合权重自适应地调整图的标量增益，实现一致性问题的完全分布式求解。针对事件触发控制中需要持续检测触发条件的问题，引入基于个体的状态估计器，用于在触发间隔期内对自身状态进行估计，减少了智能体间的通信次数。基于所选择的Lyapunov函数，设计一种耦合系统状态估计值、测量误差和自适应参数的动态触发函数，显著地减少了系统的触发次数、降低了系统的能耗。数值计算表明所提一致性协议能够实现渐近一致性，且不发生Zeno行为。仿真结果表明所提协议能有效降低系统能耗、节省通信资源。     

测量受限线性多智能体系统一致性迭代学习控制

本文针对通讯拓扑同时沿时间轴和迭代轴切换且存在测量受限的情形,研究了基于迭代学习控制方法的连续线性多智能体系统输出一致性跟踪问题.在系统通信拓扑始终含有以虚拟领航者为根节点的生成树,以及所有智能体初态在每次迭代均可重置的条件下,针对跟随者能够获得的局部信息而设计了测量受限分布式输出一致性协议.然后,利用λ范数的方法和圆...     

基于扰动观测器的铆接机器人轨迹跟踪控制

为解决铆接机器人工作时外部干扰造成系统抖震大，轨迹跟踪精度较低问题，设计一种扰动观测器与分数阶滑模控制器组合的自适应控制方法。首先，通过引入时延估计策略建立铆接机器人的局部动力学模型，利用扰动观测器实时观测系统模型所受的可见干扰；其次，针对系统产生的抖震问题，设计分数阶滑模面替代传统滑模控制，采用新型趋近律使系统在切换面上能够连续平稳运动，针对系统所受的不可见干扰，设计自适应策略实现对外部干扰的完全补偿；最后，通过Lyapunov函数证明所设计控制器的有效性。以三自由度机器人进行仿真及实体试验，结果表明，相较于分数阶滑模控制，采用该控制器后机器人各关节的追踪误差峰值分别下降了50%,59%和63%,从而验证了该控制器不仅能有效消除系统所受较大干扰产生的抖震问题，而且提高了铆接机器人作业时的鲁棒性和轨迹跟踪精度。     

3自由度胸鳍机器鱼动力学建模及推进性能分析

为了提高仿生机器鱼在复杂水环境中的游动性能和推进效率，文中设计了一种3自由度胸鳍机器鱼推进机构，研究了鱼体在3自由度胸鳍推进和两侧胸鳍与尾鳍协同推进两种模式下的游动性能。首先，基于鱼体波传播理论分析3自由度胸鳍关节空间运动规律，采用微元法分析建立其动力学模型，并对不同推进方式下运动参数的影响程度进行了比较和仿真。仿真结果表明：当两个胸鳍相互协同时，机器鱼的平均速度为0.28 m/s,当双侧胸鳍与尾鳍共同协同时，机器鱼的平均速度为0.42 m/s,对比发现胸鳍和尾鳍协同推进时速度更高且推力更大，可实现较宽的游速范围，推进性能更好。     

基于变论域模糊补偿的机械臂自适应控制

针对存在建模不确定性和外部干扰的机械臂系统，设计了一种结合标称计算力矩控制器和变论域模糊补偿器的复合控制方案，其中利用变论域自适应模糊控制器对建模不确定项进行估计和补偿，利用计算力矩控制器求解标称系统控制力矩。针对伸缩因子设计的自适应律使得变论域自适应模糊控制器在不同时刻适用于状态空间的不同区域，提高了系统的响应速度，大幅减小了系统的稳态跟踪误差，而且跟踪过程平稳柔顺、抖振极小，从而提升了系统的轨迹跟踪性能。仿真结果和实体试验结果均表明所提方法具有有效性。