动态事件触发机制下二阶多智能体系统完全分布式控制

本文研究了无向通信拓扑下二阶多智能体系统的一致性问题, 分别针对有领导者和无领导者的情形, 设计 了一类基于辅助动态变量的完全分布式事件触发控制策略, 该策略具有参数较少且易调等特点. 智能体自身的触 发函数满足条件时才向邻居广播自身的状态信息, 有效避免了连续通信, 减少了系统能量耗散. 每个智能体的控制 协议和触发函数都只用到自身的状态和邻居触发时刻的状态, 不涉及邻居的实时状态信息, 也不依赖通信拓扑网络 的任何全局信息. 利用代数图论以及Lyapunov稳定性理论, 证明在所提出的控制策略下, 二阶多智能体系统能够实 现渐近一致性, 且不存在Zeno行为. 仿真示例进一步验证了理论结果的有效性.     

多领航者网络化系统的动态群集运动

针对时变动态切换拓扑下具有多个领航者的网络化系统群集运动问题,本文分别给出了一阶／二阶网络化系统的控制算法,并对所提出的控制算法进行了理论分析。运用现代控制理论、代数图论和矩阵论等分析工具,研究了当通信拓扑为动态联合连通时,系统可以实现群集运动,即系统的运动轨迹都收敛到由多个领航者构成的凸包中。通过对系统信息拓扑连通部分的进一步研究,得到了二阶网络化系统群集运动的约束条件。最后应用仿真实验验证了结论的正确性。     

基于Q-learning的离散时间多智能体系统一致性

针对模型未知的一类离散时间多智能体系统,本文提出了一种Q-learning方法实现多智能体系统的一致性控制.该方法不依赖于系统模型,能够利用系统数据迭代求解出可使给定目标函数最小的控制律,使所有智能体的状态实现一致.通过各个智能体所产生的系统数据,采用策略迭代的方法实时更新求解得到多智能体系统的控制律,并对所提Q-learning方法进行了收敛性和稳定性分析.最后,论文给出了计算机仿真验证了所提方法的有效性.     

带有完全分布式观测器的多智能体系统自适应容错一致性

针对一类同时带有执行器故障, 未知非线性动态和非匹配干扰的多智能体系统, 本文提出一种新的自适应 容错控制方案. 首先, 设计一种适用于有向切换拓扑的完全分布式观测器估计领导者的信息, 将一致性问题转化为 局部的信号跟踪问题. 其次, 拆解转化后的误差系统为两个耦合的子系统, 实现非匹配干扰与匹配因子分离. 然后, 利用径向基神经网络近似非线性动态, 并结合反步法设计3种自适应故障补偿器, 使系统能够在线补偿故障和未知 动态的影响. 最后, 数值仿真验证了所提方案的有效性.