数据丢包下事件驱动的非线性多智能体迭代学习控制

针对具有随机链路丢包、通信带宽受限以及模型未知的非线性多智能体一致性问题, 提出一种事件驱动的分布式无模型迭代学习控制策略. 首先建立系统的事件驱动决策机制, 给出基于输出信息的通信触发条件, 当该条件满足时触发事件, 各智能体间进行通信, 不满足条件时则不通信, 从而能够有效减少智能体间的大量通信和能量耗散. 其次, 使用伪偏导数将非线性系统沿迭代轴动态线性化, 借助邻居在前一步事件触发时的输出信息设计随机链路丢包补偿机制, 再结合事件驱动通信机制设计分布式控制协议. 在此基础上, 使用压缩映射原理分析算法收敛性能, 仿真结果表明随着迭代次数的增加, 事件触发间隔变大, 所有的智能体将完成对期望轨迹的跟踪.     

通信时滞下事件驱动多智能体系统环形编队控制

针对一阶具有通信时滞的多智能体系统环形编队存在通信和计算资源消耗大的问题,引入事件驱动控制机制,综合设计适用于任意环形编队的控制律分别耦合状态相关和状态无关两类事件驱动条件.事件触发函数基于状态误差建立,使得个体之间的信息通信和控制信号更新仅在事件触发时刻进行.从理论上严格证明了系统在控制律作用下的收敛性,并通过数值仿...     

多智能体系统的事件驱动控制

近年来事件驱动控制发展迅速,并引起了多智能体系统领域研究者的极大关注.本文对基于事件驱动控制的多智能体系统的研究现状进行综述.从智能体动力学角度,分别对这个领域的一些代表性成果和研究方法进行了归纳总结.进一步,论述了边事件驱动控制策略下的多智能体系统的研究成果.随后,利用一类新型事件驱动控制来探讨多智能体系统的一致性问题.最后,给出了尚未解决的问题和未来值得关注的研究方向.     

通信时延下多智能体系统的安全一致性控制

研究了离散时间多智能体系统存在通信时延条件下的安全一致性问题.本文的目标是设计一种一致性控制算法能够使得网络中各正常智能体抵御敌对智能体的攻击并实现最终状态一致.该算法仅利用个体的自身状态和相邻个体的时延信息作为控制输入,并根据控制器参数、拓扑属性和通信时延,获得了所提算法实现收敛的充要条件.最后,通过仿真实例对理论结果进行了验证.     

间歇通信下具有双层拓扑结构的多智能体系统一致性研究

本文研究了在间歇通信机制下具有两层网络拓扑结构的多智能体系统一致性问题.首先,提出了一种在间歇通信机制下的一致性控制协议,通过建立网络结构模型和误差系统模型,将一致性问题等效转化为线性时滞系统的渐近稳定性问题.其次,利用Lyapunov-Krasovskii泛函分析方法,导出了多智能体网络在间歇通信机制下达到一致性的充分条件,结论以一组 LMI形式给出.最后,通过仿真算例验证了该方法的有效性.     

通信受限的多智能体系统二分实用一致性

针对存在量化数据、通信时滞等通信约束以及带有竞争关系的多智能体系统, 研究其二分实用一致性问题, 提出了一种基于量化器的分布式控制协议. 该协议基于结构平衡拓扑假设, 通过规范变换将具有竞争关系系统转变为具有非负连接权重系统, 使二分实用一致性问题转变为一般实用一致性问题. 利用微分包含理论、菲利波夫解的框架、代数图论以及Lyapunov稳定性理论, 证明了在本文所提控制策略下, 具有竞争关系的多智能体系统能实现二分实用一致, 即智能体状态收敛至模相同但符号不同的可控区间, 并给出了误差收敛上界值. 仿真试验进一步验证了理论结果的有效性.     

含通信延时及输入延时的线性多智能体的一致性

针对通信延时及输入延时并存的情况下,研究具有一般线性动态特性的高阶多智能体在固定且无向的网络拓扑下的一致性.通过将多智能体的特征方程分解为一系列低阶的因子,一致性问题转换为一系列低阶因子的稳定性分析问题,降低了问题的分析复杂度.进一步地,分析无延时情况下多智能体达到一致性的控制增益的取值范围,即增益的稳定区间.当从稳定区间选取一个固定的控制增益时,应用频率扫描高级聚类法分析多个因子在两延时参数空间中的稳定性,并由此获得多智能体延时无关及延时相关的一致性结论.一个说明性的例子验证了分析结论.     

不确定通信拓扑下多智能体系统鲁棒一致性

本文研究一类具有通信不确定的多智能体系统鲁棒一致性问题.本文提出基于标称通信拓扑有向生成树的线性变换方法,将线性多智能体系统的状态一致性问题转化为相应线性系统的鲁棒部分变元渐近稳定性问题.首先采用基于有向生成树关联矩阵的线性变换,将多智能体系统网络的全局状态方程转化为一个降阶子系统;其次,将拉普拉斯矩阵的摄动部分进行分解,利用降阶系统设计鲁棒二次镇定控制器,推导出所有智能体状态达到渐近一致的充分条件.在此基础上将控制协议的参数设计转化为求解线性矩阵不等式的可行解.最后,通过数值仿真验证了所提出的一致性协议分析与设计方法的可行性和有效性.     

离散时间系统的多智能体的一致性

动态多智能体系统的一致性是复杂动力学系统中很有现实意义的问题.假设智能体连接网络拓扑是无向、固定和连通的,而且个体之间信息传递存在通信时廷,分析了一个动态移动多智能体离散时间系统.应用广义Nyquist判据研究具有通信时延的多智能体离散时间系统,得到了保证系统达到一致的充分条件.最后应用计算机仿真验证了该结论的有效性.     

切换拓扑结构下多智能体系统的一致性研究

针对一类多智能体系统,研究了系统在切换拓扑结构下的一致性控制问题。假定系统拓扑结构的变化符合马尔可夫过程,设计与切换拓扑结构相关的一致性协议,利用线性矩阵不等式和随机稳定性理论,给出了多智能体系统满足一致性的充分条件,并通过数值仿真验证了所提控制方案的可行性和有效性。     

具有时延和数据包丢失的网络控制系统稳定性

针对单数据包传输情况,将同时存在网络诱导时延和数据包丢失的网络控制系统建模为具有事件约束的异步动态系统,依据Lyapunov稳定性原理,提出了同时存在网络诱导时延和数据包丢失的网络控制系统指数稳定的网络诱导时延条件和数据包丢失条件,对条件进行了实例仿真验证,仿真结果表明该条件是有效的.     

具有长时延和丢包的网络控制系统的故障检测

针对同时具有网络诱导时延和数据包丢失的异步时钟网络控制系统,假设数据包丢失率一定,网络诱导时延大于一个采样周期,根据执行器接收数据包的情况,设计了系统的故障观测器,将其建模为具有事件率约束的异步动态系统,基于该模型进行了稳定性分析,当条件满足时,整个系统是指数稳定的。在此基础上研究了系统的故障检测,当系统发生故障时,观测器残差能够迅速发生跳变,从而检测出故障的发生。仿真示例验证了所提出方法的有效性。     

一类具有数据包丢失的长时延网络控制系统的分析与设计

针对一类网络控制系统,其网络诱导时延大于采样周期且存在数据丢包,研究了其稳定性和控制器的设计.在控制器端设计了一个状态预测器,其预测状态根据传感器的数据进行更新,然后用来确定控制作用.分析了预测误差的收敛性,证明了分离原理是成立的,并依据分离原理分别设计了状态预测器和控制器,给出了参数化设计方法.仿真例子验证了方法的有效性.     

网络控制系统的H∞状态反馈控制器设计

研究了对网络控制系统如何设计H∞状态反馈控制器.这些网络控制系统中存在不确定的网络时延和数据包丢失.当网络时延和连续丢包有界时,可以将系统建模为具有时变输入时滞的系统,利用Lyapunov-Krasovskii泛函,推导出网络控制系统渐近稳定的充分条件.将这些充分条件转化为带等式约束的LMIs,并对他们进行迭代求解,就可以构造H∞控制器.与现有结果相比,在推导稳定性条件时本文对交叉项采取了更紧的界定,并且在设计控制器时无需知道调节参数.因此,本文提出的方法具有更低的保守性.仿真结果说明了本方法的正确性和有效性.     

基于事件触发的时变拓扑多智能体系统编队控制

针对资源受限的时变拓扑多智能体系统的编队控制问题,提出一种基于复合误差信息事件触发机制以减少不必要的信息传输,降低带宽占用,并设计了多智能体系统的编队控制协议和分布式事件触发机制.通过将多智能体系统的编队控制问题转化为闭环延时系统的稳定性问题,构造Lyapunov-Krasovskii函数并利用线性矩阵不等式技术,给出多智能体系统实现编队的充分条件.最后,通过仿真验证了所提出方法的有效性.     

离散高阶分布式一致性算法

为了提高分布式一致性算法的收敛速度, 提出了一种离散高阶分布式一致性算法。该算法通过单跳通信, 利用二跳邻接节点的前多步信息来加速分布式一致性算法的收敛速度。对无向通信拓扑下该算法的收敛性能和收敛速度, 以及带通信延时的该算法的收敛性能进行了分析和仿真比较, 结果显示, 该算法在满足条件下能收敛到初始状态的平均值, 与同样利用二跳邻接节点信息的算法相比, 具有通信量小, 收敛速度更快的特点, 但是能容忍的通信延时变小。     

基于事件触发机制的双编队车辆换道决策模型

针对由联网自动化车辆(connected and automated vehicle,CAV)组成的双编队车辆换道问题进行了研究,提出了一种基于事件触发的分布式换道决策模型.该模型针对双编队系统设计了一种编队内和编队间的一致性控制协议;同时,为了减少CAV车辆控制器的频繁更新,设计了一种基于组合测量方式的事件触发器,并给出Lyapunov函数证明了算法的稳定性且不存在Zeno行为.仿真结果表明,所设计的控制协议能够使双编队系统收敛一致,有效降低CAV控制器的更新频率,减少系统能耗.通过模型对比,在证明所提决策模型有效性的同时,系统能够更快地收敛.