联合连通拓扑条件下多无人机系统编队包含控制

针对联合连通拓扑条件下具有多个领导者的多无人机系统编队包含控制问题,分别为领导者和跟随者设计分布式一致性控制器,依据领导者和跟随者对Laplacian矩阵进行分块,对具有有向生成树的Laplacian矩阵进行特殊分解,将领导者的编队控制问题简化为低阶时变系统的渐近稳定性问题。定义跟随者实现包含控制误差量,将跟随者的包含控制问题简化为时变系统的渐近稳定性问题。利用平均化方法,将两个时变系统的渐近稳定性问题转化为两个时间平均系统的渐近稳定性问题,借助线性矩阵不等式和Lyapunov函数给出了控制器的设计步骤,使得多无人机系统的通信拓扑切换足够快,多无人机系统就能在联合连通拓扑条件下实现编队包含控制。通过仿真验证,结果表明所设计控制器的有效性。     

分布式异构集群系统PI编队跟踪控制

同构集群系统因其组成个体的单一性而存在功能上的局限性。异构集群系统的个体组成具有多样性,因此可以扩展同构集群系统的功能。针对异构集群系统的编队跟踪控制问题,文中基于领导者-跟随者模型,在有向通信拓扑结构下设计了一种分布式PI编队跟踪控制协议。设计了期望的时变编队队形,跟随者在跟踪领导者的同时可保持期望的编队队形,使系统中的所有智能体均能够达到期望位置。考虑到真实系统会受到外部未知有界扰动和一些不确定因素的影响,因此基于李雅普诺夫稳定性理论给出了保证系统跟踪误差一致有界的充分条件,并进行了鲁棒性分析。根据设计的控制协议及控制条件进行了仿真验证,结果表明所设计的PI编队跟踪控制策略能够有效解决异构集群系统的编队跟踪控制问题。     

基于脉冲控制的时延异构多智能体编队控制

为提高编队系统鲁棒性,降低系统对通信条件的要求,针对异构多智能体系统的编队控制问题,提出一种基于脉冲控制的编队控制方法.考虑异构多智能体的切换拓扑与变时延情况,根据一致性理论,提出基于领航跟随者模型的脉冲控制协议.利用矩阵分析方法将异构多智能体编队系统的变时延问题转化为时延上界问题,通过构造Lyapunov函数并利用Lyapunov稳定理论得到系统实现编队控制一致性的充分条件.同时,为比较不同控制协议的优劣性,提出切换拓扑下多智能体编队控制的平均通信代价指标.仿真结果验证了所提脉冲控制方法的有效性和优越性.     

具有避碰和保持连通的多智能体鲁棒编队控制

针对多智能体系统在形成编队的过程中存在相互碰撞、通信中断和外部干扰的问题,考虑了具有避碰和保持系统连通的二阶非线性多智能体鲁棒编队控制问题。基于人工势场法设计了具有保持系统连通的多智能体避碰算法,并利用分布式控制法和共识理论设计了多智能体鲁棒编队控制律,从而使得多智能体系统准确地实现编队,避免碰撞和保持系统连通。利用李雅普诺夫稳定性理论和线性矩阵不等式证明了系统的稳定性和跟踪误差的收敛性。通过数值仿真实例验证了所提编队控制律的有效性。     

事件触发下的多无人机时变编队控制

针对二阶多无人机系统时变编队控制问题,借助事件触发函数,设计了一致性分布式控制器,使其形成时变编队。结合Laplacian矩阵的特殊性质,对其分解,将编队问题化简为低阶系统渐近稳定性问题。给出控制器设计算法,利用线性矩阵不等式(LMI)和Lyapunov函数证明了在给定事件触发函数下算法的有效性,并证明了所给事件触发函数时间序列不存在Zeno现象。对多无人机系统的运动在三维空间进行仿真,结果表明无人机在所设计的控制器作用下形成期望的时变编队,有效地节约了通信带宽和计算资源。     

基于分层控制结构的有人/无人机编队队形控制

针对有人/无人机(MAV/UAV)系统在三维空间下的协同编队队形保持和变换问题,提出了具有分层结构的有人/无人机编队控制方法。根据有人/无人机指挥控制方式和作战流程,设计有人/无人机编队系统控制结构,其中,采用动态面控制方法设计有人机轨迹跟踪控制器,解决了反步控制中虚拟控制信号反复求导的问题;基于有限集中分布式编队控制策略设计无人机编队控制器,实现了多架无人机与有人机的协同编队飞行,并基于Lyapunov理论证明了控制器的稳定性。最后,针对三维空间下的有人/无人机编队进行仿真,仿真结果验证了所设计有人/无人机编队控制策略的有效性。     

输入饱和约束下一类多智能体编队系统鲁棒一致性分析

针对输入饱和约束奈件下具有不对称时滞的二阶多智能体编队系统的鲁棒一致性问题,本文综合利用Lya-punov-Krasovskii泛函方法和线性矩阵不等式的方法对其进行了研究.首先在n维欧氏空间中建立了二阶多智能体所组成的编队系统的数学模型;然后设计了分布式的基于一致性的具有饱和约束和不对称时滞的编队控制律;进一步,利用非线性扇区法处理了饱和项,将其转化为一种简单的非线性项,从而建立了Lyapunov-Krasovskii泛函,并利用LMI方法对编队系统进行了鲁棒一致性分析,得到了系统达到鲁棒一致时的线性矩阵不等式条件,并通过仿真分析验证了所得条件的正确性.     

一阶离散多智能体系统分布式编队跟踪控制

研究了离散多智能体系统在固定有向拓扑中的分布式编队控制,同时假设此系统跟踪时变参考状态。首先,针对一阶系统设计了控制协议,给出了系统稳定时协议参数需满足的充要条件,仿真结果表明,跟踪误差与采样周期的上限成正比,也证明了所设计协议的有效性。     

基于改进微分进化的无人机编队重构安全控制

无人机编队在环境或任务发生变化时,需要进行编队重构。在对无人机编队重构安全控制问题进行分析的基础上,采用分布式模型预测控制(DMPC)的思想,将重构问题转化为一系列在线优化问题。结合安全性约束条件建立其重构代价函数,提出一种基于改进微分进化的分布式模型预测控制算法(DE DMPC）求解每个时域内的代价函数优化问题。通过仿真证明,该算法能够实现编队重构安全控制,且较标准微分进化算法性能更好。     

分布式并发控制技术

并发控制是分布式事务管理的基本任务之一,其目的是保证分布式数据库系统中多个事务的并发、高效、正确执行。通过介绍几种常用分布式并发控制方法,了解分布式并发控制技术的实现途径和控制协议,通过进行性能比较,探讨其在现实中的具体应用。     

基于高程测量误差的分布式卫星SAR编队构形设计

卫星编队构形是影响分布式卫星SAR系统性能的重要因素之一。该文主要研究满足绕飞轨道条件下的分布式卫星SAR编队构形设计问题,提出了基于高程测量误差最小的分布式卫星SAR编队构形设计方法。文中给出了分布式卫星SAR多组高程测量数据融合后的像素单元高程测量误差表示,并提出了给定观测区域的高程测量误差表达式。在此基础上,以观测区域的高程测量误差为优化目标,采用遗传算法对分布式卫星初始编队构形进行优化设计。仿真试验验证表明,通过该方法得到的初始卫星编队构形能够较好的降低给定观测区域内的分布式卫星SAR高程测量误差。     

通信时延条件下的单一领导者多无人机系统编队控制

针对存在通信时延时含单一领导者的多无人机系统的编队控制问题,基于一致性控制理论设计了控制器,使得系统在一定的通信时延条件下依旧能够使各系统状态趋于一致,形成期望的编队。首先,建立系统中各无人机的动力学模型,做出一些基本假设,并根据一致性理论设计参数待定的控制器;其次,通过变量代换和数学变形,得到一个新系统,将原系统的编队控制问题转化为低阶系统的渐近稳定问题;最后,设计Lyapunov-Krasovskii函数,结合线性矩阵不等式推导出了系统达到一致性的充分条件。仿真结果表明,在满足给出的条件时,系统能够在时滞条件下形成期望的时变编队。     

分布式小卫星合成孔径雷达的空间编队构形研究

合理的空间编队构形是实现分布式小卫星SAR系统功能的基础.着重讨论分布式小卫星合成孔径雷达(SAR)空间编队构形的设计问题.分析了实现三维地形成像、提高空间分辨率和动目标检测三种系统功能时,空间编队构形设计所需解决的问题,提出了进行分布式小卫星SAR空间编队构形设计的三个最优化准则,给出了空间编队构形的评估方法,并对现有的几种分布式小卫星SAR的空间编队构形进行分析.最后根据分布式小卫星SAR的空间编队构形,通过与单颗星载SAR回波信号相比较,分析了分布式小卫星SAR回波信号的特点,为其数据处理提供参考.     

一类基于自适应反馈控制的车辆编队研究

文中研究了基于生物刺激神经动力学方法的车辆编队控制问题。以编队车辆的运动学模型为基础,在跟随领航者体系下建立车辆编队系统动态模型。根据李雅普诺夫稳定性理论,设计出新的自适应反馈跟踪控制器,将车辆跟随问题转化为系统误差的控制问题,并运用仿真实验验证控制器的有效性。与现有的反馈跟踪控制器进行对比后可以看到,文中所设计的控制器在稳定性和收敛速度上有了进一步的提高。     

基于信干噪比的无人机集群分布式编队控制算法

编队控制和组网通信是无人机集群保持队形稳定和执行协同任务的前提条件。现有的编队控制算法侧重于队形控制,往往对无人机之间的通信因素考虑较少。针对无人机集群组网编队问题,设计了基于信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR)的分布式编队控制算法。该算法兼顾接入覆盖与网络连通性要求,以SINR为参考构建虚拟作用力,能够使无人机以分布式控制的方式自主移动到通信质量更优的位置并维持稳定的拓扑结构。仿真结果表明,该算法可以适用于不同场景,能够在保证网络连通稳定的前提下优化目标区域用户的通信质量,并且具有较高的接入覆盖率和编队稳定性。     

多模态网络下多智能体协同控制的通信拓扑重构方法

随着任务目标和工作环境越来越复杂多变,考虑单边网络环境下单个多智能体系统协同控制的局限性,研究面向多模态网络下多智能体协同控制的通信拓扑重构方法。首先,在多模态网络环境下基于多智能体系统构建多边化分布式协同控制框架。其次,针对组网后多个具有不同功能的多智能体系统,提出一个通信拓扑重构方法,并设计一个分布式控制协议,使其实现多一致性。最后,通过仿真算例来验证所提方法可以在多模态网络下完成多智能体协同控制的通信拓扑重构。     

基于一致性理论的四旋翼无人机分布式编队控制方法

介绍了图论和群体系统一致性的相关理论,提出一种分布式四旋翼无人机编队控制方法,将四旋翼无人机描述为二阶积分器动力系统,采用相对位置偏差描述编队队形;根据四旋翼无人机之间通信拓扑关系将四旋翼无人机编队建模为图,探索了领航跟随法和基于图论法的融合策略,给出一种有领航者的二阶一致性算法。在该算法下,编队可以完成编队集结和编队机动等行为,最后通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

弹性模型结合改进滑模控制器的无人机协同控制

提出了一种基于改进指数趋近律的滑模控制器的无人机编队建模与控制方法。首先采用弹性系统模型对无人机编队进行动力学分析,把每个无人机看作一个质量点,无人机之间的位置关系可以视为编队控制时的约束力;在此基础上采用一种固定的通信拓扑,对编队平衡状态进行分析,建立无人机编队的动力学模型。同时利用一种基于改进指数趋近律的滑模控制器实现无人机编队协同控制,以此加快系统稳定的收敛速度,削弱传统滑模控制器的抖振现象,保证无人机编队协同控制的稳定性。最后,通过实际无人机编队飞行试验来验证无人机编队动力学模型的可行性与无人机编队控制器的稳定性。     

异构多智能体时变编队的PI控制策略

有关多智能体系统的研究成果中大多是考虑同构多智能体系统的一致性控制问题,而实际应用中需要多种智能体依据期望编队队形协同工作,并且真实系统的动力学往往具有非线性性质.针对此问题,在无向拓扑结构下,利用非线性参数分解的方法,设计了基于PI控制器与自适应控制策略的一种异构非线性多智能体系统时变编队控制策略.由于真实系统会不可避免地受到外部扰动的影响,而外部扰动的大小是存在一定范围的,因此,在所设计的控制策略基础上又考虑了存在外部有界扰动情况时多智能体系统的稳定性问题,通过构造Lyapunov函数分析了所设计控制策略的稳定性问题,并使用Matlab进行了仿真验证.结果表明,设计的控制策略可以实现异构多智能体系统的时变编队控制,且具有一定的有效性.     

基于模糊逻辑的智能群体编队移动控制方法

针对群体移动过程中,各个智能体因受力波动较 大,而导致群体运动振荡的问题,提 出了一种基于分布式人工势场法与模糊控制相结合的控制算法。通过分析群体运动过程中单 智能体的受力情况,建立耗散力对移动中振荡进行优化,减小群体移动中的振荡负面影响, 提高群体运动的一致性。建立保持力对编队稳定和保持进行优化,提高编队的稳定性。将优 化过后的合力作为模糊控制器的输入,通过强化学习适应环境变化,调节参数控制输出,实 现群体跟随移动控制。此外,给出了可自动调整大小的多种编队控制生成模型,实现群体编 队移动控制。仿真结果表明能 稳定、有效控制群体跟随移动,编队移动中能有效避障,可使 编队提升移动效率和保持拓扑稳定性。