事件触发机制下无模型多智能体系统的分布式优化（英文）

研究了一类一般非线性无模型多智能体系统的分布式优化问题。每个智能体的动态模型是未知的,只能获得输入和输出数据的信息。首先,通过采用无模型自适应控制方法,将原来未知的非线性系统等效转化为动态线性化模型。然后,为保证所有智能体输出的一致性误差收敛,提出一种基于事件触发机制的一致性控制方案。其次,引入分布式梯度下降法,提出一种新的事件触发无模型自适应分布式优化算法。根据李亚普诺夫稳定性理论,给出闭环系统达到一致性和最优性的充分条件。最后,通过仿真实验验证算法设计方案的有效性。     

具有积分环节多变量系统的双层结构预测控制

针对双层结构预测控制面对一阶积分过程时无法形成稳态优化模型的问题,基于一阶积分过程的稳态特性,提出“临界稳态”的概念,给出了“临界稳态”状况下的“点”模型,以及“临界稳态”的成立条件(稳定性条件),由此建立积分过程的稳态优化数学模型.双层结构预测控制分为上层稳态优化和下层动态控制.上层稳态优化通过求解稳态优化数学模型得到最优稳态输出目标,下层动态控制使用基于模型的控制方法实现最优稳态目标的跟踪控制.将稳态优化问题求解过程中划分为两个阶段:可行性阶段与最优化阶段.在可行性阶段针对积分过程稳态优化模型中的稳定性条件给出相应的可行性判定与软约束调整算法,从而确保了最优化阶段解的存在性.仿真中,将所提出的积分型双层结构预测控制算法应用在一个多变量积分过程上.该优化控制系统一方面可以计算出系统的最优稳态输出目标,另一方面实现了对该目标的快速跟踪控制.     

一类非线性系统的稳态优化控制

本文针对一类由特殊的ＮＡＲＭＡＸ模型描述的非线性系统，采用阶跃信号作辨识输入信号获得稳态模型的强一致性估计。基于已得到的稳态模型，获得了稳态优化控制问题的最优解的一致性估计，此外，计算机仿真显示了该算法和辨识技术的有效性和实用性。     

非线性大工业过程稳态模型的强一致性分析

稳态优化问题就是依据过程的数学模型,在约束条件下,优化其目标函数,而实际的工业过程往往是呈非线性或慢时变性。针对动态非线性大工业过程,提出了得到其可分稳态模型强一致性估计的分散辨识方法;利用多项式对非线性函数的无限逼近的性质和优化过程中设定点的阶跃信号作输入激励信号,获得了动态非线性大工业过程的可分稳态模型和可辨识的条件。     

基于饱和约束和时变观测器设计的异构航天器姿态控制策略

针对空间异构环境下易产生非线性和不确定性影响,多个异构航天器进行姿态控制存在执行器输入饱和约束,对有限的资源进行协作调度难度大等问题,提出了异构航天器包含饱和输入和不确定性动态的鲁棒一致性追踪控制策略.在该控制策略中,参考系统的动态权重矩阵被允许是完全未知的,因此现有的方法并没有可行解.通过引入有向生成树假设,一种新的权重平均方法被提出来构造分布式观测器动态.通过综合分布式观测和非线性动态,一类新的鲁棒一致性追踪控制器被设计.仿真结果表明:当同步行为和分布式观测动态能够被同时获得并且达到领导者状态,异构系统的鲁棒一致性问题将被解决.同时,通过利用多个航天器的动态模型,设计了不同性能指标的参数条件,验证和分析了提出方法的有效性.     

辩识Hammerstein模型的集成辩识方法——MISO情形

本文针对Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型描述的一类ＭＩＳＯ非线性系统，提出了一种稳态估计和动态辩识相结合的集成辩识方法。利用稳态信息获得非线性增益的强一致性估计，利用动态信息可获得线性子系统脉冲响应序列的强一致性估计。数字仿真结果也说明了该集成辩识方法的有效性和实用性。     

考虑需求侧响应的电气设备调度混合分散式优化

为了缓解用能持续增加对电力系统造成的负担和解决大规模电气设备联合调度时的优化计算问题,提出了考虑需求侧响应的大规模可控用电设备和储能设备的混合分布式优化调度方法。首先建立可控用电设备负荷和储能设备的数学模型,在此基础上,构建了以系统和各设备运行特性为约束,以系统购电费用、用户不满意费用和储能设备损耗费用之和最小为目标函数的混合整数非线性集中式优化数学模型。其次,针对此高维、多目标和多约束且难于求解的非线性集中式优化模型,采用拉格朗日松弛法将其分解为两个子问题,即分别对应可控电气设备负荷的优化调度问题和储能设备的优化调度问题。而且,对于前者又可进一步分解为各可控电气设备负荷的优化调度子问题并通过内点法求解计算;对于后者又可分解为各个储能设备问题的混合整数线性优化调度子问题并通过Benders分解法并行求解计算。然后,为了验证所提混合分布式优化方法的有效性及其优越性,基于算例,对比分析集中式和分散式优化调度时的目标函数值和电气设备优化调度结果,不同规模电气设备对集中式和分散式优化方法计算效率的影响。根据结果可见,所提优化调度方法与集中式优化方法的目标函数值基本一致,但所提方法对应的电气设备优化调度结果可以很好地响应分时电价策略,储能设备削峰填谷效果好;而且所提混合分布式优化方法可以降低优化问题的求解复杂度,计算效率高,几乎不受电气设备规模的影响。     

基于LS-SVM与GPC算法的锅炉燃烧优化控制

基于LS-SVM算法和反馈网络建立了非线性对象全参数动态模型,实现了对非线性系统动态特性的多步预测;考虑控制的实时性,研究了将非线性LS-SVM动态模型在线线性化和构造对象实时线性CARIMA动态模型的方法;并结合GPC算法,提出了LSSVM-GPC动态优化控制策略。文中验证了LSSVM-GPC动态优化控制算法的跟踪能力和抗干扰能力,通过仿真试验给出了该算法对电站锅炉燃烧系统具有优秀的动态调节性能。     

角速度约束卫星编队控制与虚拟演示验证

针对角速度约束下卫星编队姿态同步控制问题,提出一种附加系统动态-姿态同步控制器综合设计策略.首先,考虑角速度约束影响,建立约束下卫星编队模型;其次,建立姿态跟踪误差方程,将角速度约束转化为角速度跟踪误差约束,并设计新型有限时间附加系统动态,保证姿态变化满足约束要求;然后,基于附加系统状态,设计姿态同步控制器,实现卫星编...     

基于改进遗传算法的电网无功补偿优化控制研究

电网无功功率补偿优化控制是一个多元非线性动态约束问题,传统的电网无功补偿非线性规划方案都需要精确的数学物理模型,且各参变量间的协调性较差,很难满足电网多目标优化控制的工程需要.利用改进蚁群算法分布式协同组合优化的思想,建立以电压越限畸变为惩罚函数,以电压和无功补偿综合满意度为目标函数的电网无功补偿优化控制模型.实例仿真试验表明,基于改进遗传算法的电网无功优化控制模型,通过自适应的目标函数最大路径寻优,获得电网无功功率补偿装置较优越的无功补偿组合,提高了电网无功补偿的综合效率,有利于系统电压的稳定性,为电网无功优化提供了一个新的智能运算模型.     

基于反演法的严格反馈非线性系统模糊自适应约束控制

严格反馈非线性系统控制研究得到各界广泛关注,但实际的非线性特性以及不确定性因素的存在对系统的输出跟踪控制问题具有很大影响.针对输出轨迹跟踪控制问题,提出一种性能约束的自适应反演(backstepping)控制方法,并通过模糊逻辑系统的万能逼近性能对非线性系统中的不确定性因素进行辨析识别.为保证非线性系统的暂态和稳态性能,设计出具有约束条件的控制器.通过Lyapunov稳定性分析表明,闭环系统中的所有信号都是半全局一致最终有界的.仿真结果验证了性能约束的自适应反演控制方法的可行性.     

混合动力汽车启停非线性控制器设计

在对混合动力汽车启停运行机理分析的基础上,建立了能够反映启停过程的发动机瞬态动力学特性的AMESim仿真模型;然后,根据发动机启停系统工作原理,将混合动力汽车的启停控制问题转换成转速跟踪控制问题,并推导了简化的面向控制的电机与发动机系统耦合模型;针对系统的非线性特性,设计了非线性三步法启停控制器,并通过输入到状态稳定理论证明了闭环系统的鲁棒稳定性。最后,通过AMEsim和MATLAB/Simulink联合仿真验证了非线性三步法启停控制器的有效性和鲁棒性,实现了混合动力汽车的快速、平稳启停。     

双目标动态迁移操作DE-PSO混合算法

针对非线性约束优化问题的特殊性,给出一种求解非线性约束优化问题的动态目标迁移DE-PSO混合算法.在初始化中加入迁移操作,采取动态目标的处理方法,将约束优化问题转化为无约束双目标优化问题.依据原目标函数、违反约束度函数进行选择操作,先通过改进差分进化算法对种群进化,对违反约束度在容忍度以外的个体再采用改进的粒子群优化算法进化,并用采用一组经典的测试函数进行测试.DE-PSO混合算法具有精度高、稳定性好的特点.     

无线移动传感器网络的分布式目标跟踪算法

为了满足无线移动传感器网络(WMSN)的目标跟踪应用要求,提出了一种分布式目标跟踪算法,可使用节点引导保证WMSN的网络动态连通性;在传统分布式数据融合体系结构的基础上结合平均一致性滤波器实现了低通信开销的优化分布式数据融合．仿真结果表明,该算法在WMSN中目标跟踪效果良好,且数据融合性能优于传统分布式数据融合算法．     

长航迹稳定跟踪的雷达功率分配算法

分布式组网雷达系统在处理跟踪任务时,低信噪比会导致目标检测概率小于1,进而可能导致目标航迹中断。为此,提出了一种长航迹稳定跟踪的分布式组网雷达功率分配算法,通过对雷达系统功率资源的优化配置,同时保证了航迹连续性与良好的系统跟踪性能。首先建立了分布式雷达回波信号及量测模型,然后推导了不确定性量测下的贝叶斯克拉美罗界(BCRLB),进而建立了功率分配问题数学模型。该优化问题中包含复杂非凸约束,为了对其进行高效求解,最后提出了一种基于凸优化的自约束功率分配(SCPA)算法。仿真结果表明,所提SCPA算法可以保证跟踪全阶段所有目标航迹不中断,并保持良好的跟踪性能。     

跟随式车辆队列高效协同弦稳定预测控制

针对前后跟随式通信拓扑的约束车辆队列弦稳定协同控制问题,提出一种分布式参数化模型预测队列控制算法。首先,建立车辆队列的纵向动力学模型,通过反馈线性化将其转化为线性状态空间模型。然后,利用邻域内车辆的预测轨迹信息构造局部优化问题,建立车辆队列局部控制器。为降低求解该局部最优控制问题的计算量,将预测时域内的控制输入增量参数化为阶梯式结构。在此基础上,设计模型预测队列控制器迭代计算算法,满足系统输入输出约束和弦稳定约束条件。进一步,应用Lyapunov稳定性定理和Moore-Penrose广义逆矩阵,获得车辆队列渐近稳定性充分条件,并分析系统跟踪性能。最后,通过与常规队列控制算法的仿真对比实验,验证所提出控制策略的高效性。     

主/被动传感器辐射控制的调度方法

为了降低目标跟踪时传感器系统的辐射风险,研究了主/被动传感器的调度问题。通过建立基于部分可观马尔可夫决策过程的传感器调度模型,给出了目标跟踪精度和系统辐射代价的预测公式,并以满足跟踪精度约束的同时系统辐射代价达到最小为优化目标建立了目标函数,设计了一种改进分布式拍卖算法以求解该问题。仿真实验表明,该方法能够通过合理切换各平台上的主/被动传感器,使系统在不牺牲跟踪精度的同时,降低辐射代价。     

混联式混合动力系统动态响应协调控制

为改善混联式混合动力汽车动态响应过程中系统性能降低的问题,建立各个动力源系统的动态响应模型以及耦合机构模型,提出采用多动力源协调控制策略.电机A采用专家PID控制,发动机采用虚拟速差控制,电机B采用基于模型的补偿控制,利用系统特殊耦合关系,减小动态响应过程中各状态量相对于稳态优化点的波动程度.仿真结果表明,提出的协调控制策略使动态响应过程的时间缩短,发动机、电机以及输出轴的转矩转速波动减小.多动力源协调控制策略显著提高了动态响应过程中的系统性能.     

基于自抗扰控制的水面无人艇路径跟踪控制器

针对欠驱动水面无人艇非线性系统,设计了一种参数在线优化的路径跟踪自抗扰控制器。对包含不确定动态的水面无人艇数学模型和参数化路径引导方法做了简要的说明,并引入一种基于混沌局部搜索策略的双种群遗传算法,对自抗扰控制器的参数进行在线优化。通过不同条件下的仿真试验结果说明,本研究设计的路径跟踪控制器对海洋环境的不确定动态、未知扰动以及模型的参数摄动具备良好的稳定性和鲁棒性。     

相控阵雷达搜索和跟踪资源博弈分配策略

为了解决搜索和跟踪（SAT）资源分配（RA）实时性的问题,提出博弈论视角下的资源分配策略. 建立搜索与跟踪的系统模型,将SATRA建模为非合作博弈问题,将模型中搜索子空域和跟踪多目标间的资源分配问题看作合作博弈关系,利用Shapley值完成相应资源的分配,给出纳什均衡求解的双目标优化模型;为了快速找到符合决策者偏好的分配解,将双目标优化模型通过动态加权的理想点法转化为单目标优化问题,提出并行混合遗传粒子群优化（PHGAPSO）算法求解上述优化问题最优分配方案,仿真验证了博弈分配策略的有效性和先进性以及混合算法性能的优越性. 在相同的条件下,与帕累托双目标优化方法进行对比. 实验结果表明,博弈论的方法具有更高的灵活性,平均搜索信噪比提高了1.02%,平均跟踪目标误差降低了1.55%.