不确定非线性多智能体系统的分布式容错协同控制

针对一类存在未知非线性的多智能体系统,研究具有执行器故障的“领导-跟随”协同控制问题。利用模糊逻辑系统逼近系统的未知非线性,通过设计故障估计器辨识系统的故障。在“跟随者”之间的通信网络为单向连通的情况下,提出分布式模糊容错协同控制器的设计方案,实现“跟随者”的状态跟踪“领导者”的状态。基于Lyapunov稳定性理论,证明系统的跟踪误差一致最终有界。仿真结果验证了所提出设计方法的有效性。     

分布式离散多智能体系统在固定和切换拓扑下的编队控制

研究多智能体系统在分布式采样控制下固定拓扑和时变通信拓扑时的追踪和编队问题. 首先分析目标系统 在没有输入时的稳定性; 然后分别给出在固定和时变通信拓扑下使各智能体完成追踪和编队的控制协议, 并给出了系统稳定时采样间隔需满足条件的充分性和必要性证明; 最后通过仿真研究验证了所提出算法的有效性.

     

无需相对速度信息的多Euler-Lagrange 系统自适应神经网络包含控制

对含有模型非线性不确定性和外部扰动的多Euler-Lagrange 系统的分布式协调包含控制问题进行研究. 考虑通讯拓扑为有向图, 所有领航者均为动态, 且各智能体间相对速度信息不可测情况. 首先, 选取相对速度作为辅助变量, 引入低通滤波器进行估计; 然后, 采用神经网络方法逼近并补偿非线性不确定性, 提出一种分布式自适应包含控制律, 并应用Lyapunov 稳定性理论证明闭环系统的包含误差一致最终有界; 最后, 通过仿真算例验证了所提出的控制律的有效性.

     

受干预多智能体系统的一致性分析及控制

运用图论、矩阵分析和极限理论, 研究当通信拓扑结构连通的多智能体系统受到干预时, 系统仍保持一致性的充分条件及其平衡状态. 利用指数函数快速递减且可积的特性, 设计干预控制器, 控制多智能体系统收敛到指定位置. 仿真研究实验验证了所提出结论的正确性.

     

随机多智能体系统稳定性综述

随机多智能体系统一致稳定性分析大致可区分为: 带随机噪声的多智能体系统的一致稳定性分析, 切换拓扑下随机多智能体系统一致稳定性分析, 随机时滞多智能体系统一致稳定性分析, 随机多智能体系统分布式优化控制一致稳定性分析. 对此, 从以上4 个方面对随机多智能体系统稳定性问题的研究进展及其存在的问题进行阐述, 并对随机多智能体系统一致稳定性的进一步研究方向进行了展望.

     

多智能体系统编队控制相关问题研究综述

首先梳理了编队控制研究的脉络, 介绍了3 种经典的编队控制方法, 即跟随领航者法、基于行为法和虚拟结构法的研究思想; 接着综述了近年来发展的, 包容了上述3 种方法且基于图论的编队控制理论的研究成果, 包括多智能体系统图论的建模, 基于代数图论和基于刚性图论的多智能体编队控制律设计、编队构型变换等方面的研究成果; 然后从图论结果出发, 回顾了与编队控制密切相关的一致性、聚集/同向、群集/蜂拥和包络控制的最新进展; 最后, 为了促进多智能体系统在实际中的应用, 指出了多智能体编队控制研究中有待解决的若干问题.

     

多智能体系统自适应跟踪控制

基于带有非线性动态的二阶多智能体系统,研究了在有动态领导者条件下的跟踪一致性问题。假设跟随者只能获取邻居智能体的相对状态信息,只有一部分跟随者可以获得领导者的位置和速度信息,领导者的控制输入非零且不被任何一个跟随者可知。在通信拓扑为无向连通图的条件下,为了避免全局信息的不确定性,设计了分布式自适应控制协议。将系统的一致性问题转化为误差系统的一致性问题,通过Lyapunov稳定性理论和矩阵理论分析得到了该协议使系统达到一致的充分条件。最后用仿真例子证明了设计方法的有效性。     

具有时滞和时变系数的离散多智能体系统的一致性

研究一类具有时滞和时变系数的离散多智能体系统的一致性问题. 首先, 通过构造合适的控制协议, 并以第一个智能体的位移作为参考状态, 将原系统的一致性问题转化为误差系统中零解的渐近稳定性问题; 然后, 运用矩阵范数理论研究误差系统零解的渐近稳定性, 导出使多智能体系统实现一致的充分条件; 最后, 通过数值模拟验证了该判据的正确性和有效性.

     

一类非线性系统的广义模糊双曲正切模型自适应控制器设计

针对一类非线性系统的稳定控制器设计问题, 根据广义模糊双曲正切模型的万能逼近性质, 提出一种带有可调参数的广义模糊双曲正切模型的自适应控制器设计方法. 该设计方法的优点是使得自适应律的个数不依赖于广义模糊双曲正切模型的线性基函数的输出形式, 可以有效减少在线估计的参数数目, 并且能够保证被控系统的状态一致终极有界. 最后通过数值算例表明了所提出的设计方法的有效性.

     

非均匀多采样率非线性系统的模糊辨识

针对非均匀多采样率非线性系统辨识问题, 提出一种基于模糊模型的辨识方法. 首先, 分析了非线性系统在输入信号非均匀周期刷新, 输出信号周期采样的情况下, 非线性系统可以通过提升技术, 利用多个局部的线性模型加权组合来描述; 然后, 提出一个基于GK模糊聚类和递推最小二乘的模糊辨识算法; 最后, 针对化工pH 中和过程非线性系统, 采用非均匀采样数据建立其模糊模型, 以验证所提出方法的有效性.

     

模糊输出反馈实现动态不确定非线性系统的几乎干扰解耦

研究一类单输入单输出动态不确定非线性系统的几乎干扰解耦问题. 首先设计一类新型的模糊高增益观测器估计非线性系统的未知状态; 然后结合自适应模糊backstepping 控制、小增益定理和改变供能函数方法, 给出鲁棒自适应模糊控制器的设计. 所设计的控制器不仅可以保证整个闭环系统在输入到状态实际稳定意义下稳定, 同时抑制了干扰对输出的影响. 仿真结果表明了所提出控制方法的有效性.

     

基于观测器的不确定非线性系统的自适应鲁棒模糊控制

针对单输入单输出不确定非线性系统提出了一种自适应鲁棒模糊控制算法.该算法通过设计观测器来估计系统的状态向量,因此不要求假设系统的状态向量是可测的.在这个算法中,主要的假设为最优逼近参数向量与标称参数向量之差的范数和逼近误差的界限是未知的.通过只对未知界限估计的调节,该算法减轻了在线计算量并且提高了系统的鲁棒性.所设计的自适应鲁棒模糊控制算法保证了闭环系统的所有信号是一致有界的并且跟踪误差估计收敛到一个小的零邻域内.仿真例子证实了所提方法的可行性.     

不确定移动机器人编队间接自适应模糊动力学控制

研究不确定非完整移动机器人Leader/Follower编队动力学控制问题,对Follower提出了自适应队形跟踪控制方法.首先,基于队形方程设计了运动学队形跟踪控制器,使用Backstepping技术扩展出队形跟踪误差动力学方程;然后,利用自适应模糊系统逼近其不确定项,构造了间接自适应模糊动力学队形跟踪控制器;最后,证明了队形跟踪误差可收敛到原点的小邻域内.仿真结果验证了所提出控制策略的有效性.     

Distributed adaptive containment control for high-order nonlinear multi-agent systems

This paper considers the adaptive containment control of high-order nonlinear multi-agent systems with nonlinear parameterisation. Without imposing any conditions on the unknown nonlinearities and unknown parameters, the distributed controllers are constructed recursively with only neighbours’ information by using the backstepping design method. Under the assumption that the leaders set is globally reachable, it is shown that all the signals of the closed-loop systems are global uniformly ultimately bounded (UUB), and all the followers will exponentially converge to the convex hull spanned by the dynamic leaders with adjustable tracking errors. Finally, two simulation examples demonstrate the effectiveness of the control scheme.     

Distributed adaptive fuzzy iterative learning control of coordination problems for higher order multi-agent systems

In this paper, the adaptive fuzzy iterative learning control scheme is proposed for coordination problems of Mth order (M ≥ 2) distributed multi-agent systems. Every follower agent has a higher order integrator with unknown nonlinear dynamics and input disturbance. The dynamics of the leader are a higher order nonlinear systems and only available to a portion of the follower agents. With distributed initial state learning, the unified distributed protocols combined time-domain and iteration-domain adaptive laws guarantee that the follower agents track the leader uniformly on [0, T]. Then, the proposed algorithm extends to achieve the formation control. A numerical example and a multiple robotic system are provided to demonstrate the performance of the proposed approach.     

Leader-following consensus for uncertain second-order nonlinear multi-agent systems

This paper studies the leader-following consensus problem for a class of second-order nonlinear multi-agent systems subject to linearly parameterized uncertainty and disturbance. The problem is solved by integrating the adaptive control technique and the adaptive distributed observer method. The design procedure is illustrated by an example with a group of Van der Pol oscillators as the followers and a harmonic system as the leader.     

非线性系统的直接自适应输出反馈监督模糊控制

针对一类单输入单输出非线性不确定系统，提出一种稳定的直接自适应模糊输出反馈监督控制算法，该算法不需要系统的状态完全可测的假设条件，监督控制不仅迫使系统的状态在指定的集合内，而且当模糊自适应控制处于良好的工作状态时，监督控制可以关闭，证明了整个模糊自适应输出反馈控制算法可以保证闭环系统稳定。     

Distributed fuzzy adaptive event-triggered finite-time consensus tracking control for uncertain nonlinear multi-agent systems with asymmetric output constraint

This article investigates the consensus problem for uncertain nonlinear multi-agent systems (MASs) with asymmetric output constraint. Different from BLF-based constraint consensus tracking control, a novel approach based on nonlinear state-dependent function is proposed to solve the asymmetric output constraint, which need not convert output constraint into tracking error bound. First-order sliding mode differentiator is incorporated into each step of backstepping control design to reduce computation burden. Further, in combination of proposed event-triggered mechanism based on time-varying threshold, a distributed fuzzy adaptive event-triggered finite-time consensus method is developed. It can ensure that the consensus tracking error tends to a small neighbor in a finite time and the asymmetric output constraint of each subsystem is not violated. Two simulations are given to demonstrate the effectiveness of control method.     

基于局部模糊逻辑系统合成的一类非线性不确定系统自适应控制

通过使用从属于系统状态区域上开覆盖的单位分解,首先将若干个局部生成的模糊逻辑系统合成而产生一种函数逼近器,与通常的模糊逻辑系统相比较,这种逼近器不仅具有万能逼近性质,而且由于局部模糊逻辑系统具有较少规则而能够保持语言可解释性;然后,通过将适当的参数植入这种函数逼近器中,能够为某些非线性不确定系统设计自适应镇定控制器;最后,通过仿真例子验证了所提出方法的有效性.