线性多智能体系统一致性问题的部分稳定性方法

提出了处理高阶线性多智能体系统一致性问题的线性变换.该线性变换将一致性问题转化为一个部分稳定问题.研究了一般线性协议下线性多智能体系统的三个问题: 1) 寻找一致性收敛判据; 2) 计算一致性函数; 3) 设计线性一致性协议的增益矩阵.具体来说,提出了基于矩阵 Hurwitz 稳定的一致性收敛的充分必要条件,给出了一致性函数的解析表达式,同时建立了一致性协议的增益矩阵与多智能体系统收敛时间和一致性精度的关系,并针对预先给定的收敛时间和精度要求设计了增益矩阵.     

非平衡拓扑结构的多智能体网络系统一致性协议

针对多智能体网络系统,本文分别研究了非平衡拓扑结构的多智能体连续状态和离散状态下的一致性协议.首先提出了能使用有向图表示的多智能体网络系统的拓扑结构,并根据该拓扑结构建立了网络系统的1阶数学模型和提出了多智能体网络系统一致收敛准则.对于多智能体网络连续系统,该系统的一致平衡点最终收敛于初始状态的凸组合,本文最终确定了非平衡拓扑结构的一致平衡点.如果多智能体网络系统的拓扑结构没有改变,在离散状态下系统的一致平衡点仍收敛于初始状态的凸组合,并且离散状态下系统的一致平衡点与连续状态下系统的一致平衡点相等.最后采用8个智能体组成的网络拓扑进行计算机仿真,验证理论的正确性.     

事件触发下多智能体系统固定时间二分一致性

针对具有符号有向图的一阶多智能体系统,研究了其固定时间二分一致性问题。为降低控制过程中多智能体系统的能量损耗,提出了一种基于事件触发机制的分布式控制协议。以图论和李雅普诺夫理论为主要研究工具,给出了多智能体系统在所设计控制协议作用下实现固定时间二分一致性的充分条件和与系统初始状态无关的收敛时间上界,并证明了使用该协议可以有效避免对智能体的连续控制和Zeno行为的发生。数值算例验证了所得理论结果的有效性。     

基于公共邻居的MHK一致性协议及其稳定性分析

如何增强多智能体系统一致性收敛是其一致性研究的重要问题。提出了一种新的MHK（multi-agent-based Hegselmann-Krause）一致性协议,该协议将智能体间的公共邻居作为切换网络下多智能体分布式协作的重要调控因素。针对该协议下的多智能体系统设计了能量函数,分析并证明了该系统具有李雅普诺夫意义下的稳定性,将收敛为一个或多个子观点集群。数值仿真采用增量分析方法考察了系统所收敛的观点集群数量与初始拓扑区间长度的关系;实验表明,该协议使多智能体系统收敛为数量更少的观点集群。所提出的基于公共邻居的MHK一致性协议能够有效提高切换网络的连通性,从而增强系统的一致性收敛,并能为观点演化模型的控制与优化提供理论支撑。     

基于事件触发的非线性多智能体系统的固定时间分群一致性

结合事件触发控制方法研究非线性多智能体系统的固定时间分群一致性问题.提出一种非线性分布式事件触发分群一致性控制协议,并给出状态信息触发控制器更新的条件.该控制协议不受入度平衡条件限制,且只需自身状态信息与邻居智能体进行通信即可在固定时间内快速实现分群一致性.系统收敛时间与智能体的初始状态无关,可有效降低系统控制器更新频率和系统的资源消耗.结合代数图论、矩阵分析及Lyapunov稳定性理论,证明在所提出协议作用下,多智能体系统在固定时间内能够实现分群一致性,且不存在Zeno行为.最后,通过仿真实例检验了理论结果的可行性.     

具有定常输入的二阶多智能体系统的平均一致性滤波

本文考察了具有定常输入的二阶多智能体系统平均一致性滤波问题,提出了一种比例-积分一致性滤波算法。在定常输入和固定对称连通拓扑的前提下,根据Routh判据和Nyquist判据分别得到二阶多智能体系统在无时延和相同通信时延约束下渐近收敛一致的收敛条件,且多智能体系统最终一致性状态为定常输入的平均值。最后,通过由5个智能体组成的多智能体系统在连通拓扑结构下的数值仿真,验证了理论结果的正确性。     

高阶时滞多智能体系统一致性控制

本文讨论了多输入网络化时滞多智能体系统的一致性问题.应用无向或有向图描述网络化系统的拓扑结构.多智能体的一致性收敛问题可以转化为线性时滞系统的稳定性问题.通过双线性矩阵不等式可以得到高阶多智能体系统时滞相依以及时滞独立的一致性准则.最后,举例一个无向拓扑结构的时滞多智能体来说明本文方法的有效性.     

具通信时滞的二阶严格正则多智能体系统的一致性

研究通信时滞影响下的多智能体系统的一致性设计问题,其中智能体由单输入单输出的二阶严格正则传递函数表示。对具有向生成树的多智能体系统,提出了一类基于输出的二阶一致性协议。首先,在不考虑通信时滞的情形下,得到了维持一致性的参数条件。进而,在前述参数条件下,得到了闭环多智能体系统在的最大容许时滞的上界。最后,用数值仿真验证了所提理论结论的有效性。与已有研究文献相比,针对单输入单输出严格正则多智能体系统设计了一类基于输出反馈的一致性协议,二阶积分链多智能体系统可看作研究系统的特例。     

基于二阶邻居事件触发多智能体系统的一致性

针对多智能体系统的平均一致性问题,采用二阶邻居信息设计一致性协议以加速一致性收敛速度。同时,为了减少系统的通信次数,基于事件控制的方法被用于一致性协议的设计中。首先在固定拓扑网络下研究了多智能体系统利用二阶邻居信息来加速一致性收敛速度的问题,随后在切换拓扑网络下对类似问题进行了分析。最后,把该协议应用到数值仿真中,并与只利用一阶邻居信息的协议比较,仿真结果表明所设计的协议能够加快收敛速度。     

一类异构多智能体系统一致性协议的收敛性分析

针对一阶二阶智能体组成的异构多智能体系统,采用了一种线性一致性协议,基于图论和矩阵分析的方法对一致性协议的收敛性进行研究,得出了一致性协议最终收敛值的表达式,并给出了收敛区间,通过参数优化设置可以实现系统收敛到该区间内任意给定的期望值.最后在仿真实例中,实现了异构多机器人系统在期望位置的聚集,仿真结果验证了理论分析的正确性.     

Designing Proportional-Integral Consensus Protocols for Second-Order Multi-Agent Systems Using Delayed and Memorized State Information

This paper is concerned with consensus of a secondorder linear time-invariant multi-agent system in the situation that there exists a communication delay among the agents in the network. A proportional-integral consensus protocol is designed by using delayed and memorized state information. Under the proportional-integral consensus protocol, the consensus problem of the multi-agent system is transformed into the problem of asymptotic stability of the corresponding linear time-invariant time-dela...     

Dynamic leaders’ containment control of high-order multi-agent systems with state time-delay: an LMI approach

This paper addresses the containment control of a multi-agent system with dynamic leaders while considering the state time-delay and time-varying input disturbances. The agents dynamics are assumed to be high-order integrals and an unkown state time-delay with a known upper bound is considered. In order to deal with dynamic leaders and time-varying input disturbances, an appropriate distributed PI^p-type-based control protocol is proposed in this study. Thereafter, utilising the Lyapunov–Krasovskii stability theorem and based on LMI (Linear Matrix Inequality) approach, two theorems are proved which guarantee asymptotically stability of the multi-agent system with fixed and switching networks. In addition to stability assurance, the gains of the proposed protocol are achieved through solving the LMI. Finally, some numerical examples are given to demonstrate the validity of the theoretical results.     

基于迭代学习的部分非正则多智能体编队控制

针对一类具有任意初始状态的部分非正则多智能体系统,提出一种迭代学习控制算法.该算法将具有固定拓扑结构的多智能体编队控制问题转化为广义上的跟踪问题,即让领导者跟踪给定的期望轨迹,而跟随者要始终保持预定队形对某一智能体进行跟踪,并将该智能体作为自身的领导者.同时,为了使每个智能体在任意初始状态下都能按照期望队形进行编队,对每个智能体的初始状态设计迭代学习律,并从理论上对算法的收敛性进行严格证明,给出算法收敛的充分条件.所提出的算法对于各个智能体在任意初始位置条件下均能实现在有限时间区间内系统的稳定编队.最后,通过仿真算例进一步验证了所提出算法的有效性.     

Iterative learning control for nonlinear systems with uncertain state delay and arbitrary initial error

Most of the existing iterative learning control algorithms proposed for time-delay systems are based on the condition that the time-delay is precisely available, and the initial state is reset to the desired one or a fixed value at the start of each operation, which makes great limitation on the practical application of corresponding results. In this paper, a new iterative learning control algorithm is studied for a class of nonlinear system with uncertain state delay and arbitrary initial error. This algorithm needs to know only the boundary estimation of the state delay, and the initial state is updated, while the convergence of the system is guaranteed. Without state disturbance and output measurement noise, the system output will strictly track the desired trajectory after successive iteration. Furthermore, in the presence of state disturbance and measurement noise, the tracking error will be bounded uniformly. The convergence is strictly proved mathematically, and sufficient conditions are obtained. A numerical example is shown to demonstrate the effectiveness of the proposed approach.     

Impulsive observer-based consensus control for multi-agent systems with time delay

The paper deals with the distributed consensus problem of a class of general linear multi-agent systems with time delay. Assuming that the state of the multi-agent system cannot be measured and the output of the multi-agent system is measured discontinuously, a novel impulsive observer is constructed. Based on the impulsive observer, a distributed consensus protocol is proposed for the multi-agent system with a directed communication topology. In view of the hybrid characteristic of the multi-agent system with the impulsive observer, a novel type of piecewise Lyapunov functional which can overcome the jump phenomena at impulsive times is introduced. Based on this, some sufficient conditions in terms of linear matrix inequalities are presented such that the consensus of the multi-agent system can be achieved with an exponential convergence rate. A numerical example under two cases is given to show the effectiveness of the theoretical results.     

多智能体时滞和无时滞网络的加权分组一致性分析

针对连通二部图结构下的一阶多智能体系统, 考虑有无时滞两种情形下多智能体的加权分组一致问题. 设计一类基于竞争关系的分散协调控制协议, 利用矩阵论和代数图论等有利工具, 使得在该控制协议下, 多智能体系统均可全局收敛到任意指定的加权一致状态. 针对系统存在时滞的情形, 运用圆盘定理和广义奈氏准则, 得到系统达到收敛时可能容忍的最大时延上界. 仿真实例较好地验证了所得出结论的正确性.

     

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.

     

基于一类连续非线性函数的多智能体系统有限时间一致性

针对存在时滞的多智能体系统,提出了基于一类连续非线性函数的有限时间一致性算法.利用Lyapunov有限时间稳定性理论和矩阵理论,给出了这类算法使得系统能够在有限时间内达到一致的充分条件,进而给出了一个满足条件的有限时间一致性算法,并对该算法的收敛性进行分析,得到了系统的收敛时间.数值仿真验证了所提出算法的有效性.     

低阶多智能体系统快速一致性优化设计的解析方法

在实际应用中,一大类的多智能体系统可由二阶和三阶模型描述.鉴于此,研究二阶和三阶多智能体系统在无向图下的一致性和收敛率优化问题.针对在离散时间下的智能体,采取一个定常的控制协议.首先,给出多智能体系统达到一致性的充要条件以及一致性状态的显示表达式;然后,将快速一致性问题转化为收敛率的优化问题,利用劳斯判据的方法得到二阶和三阶系统最优收敛率和控制增益的直接求解公式;最后,通过仿真实验对理论结果的有效性进行验证.     

对抗网络下时滞非线性多智能体系统固定时间二分一致性

本文针对一类存在输入时延的非线性多智能体系统,研究了其在结构平衡的无向符号图下的固定时间二分一致性问题.首先,本文针对智能体间相互合作与相互竞争的关系,设计了一类存在输入时延的多智能体系统固定时间分布式一致性控制协议,使得系统状态在固定时间内收敛到数值相同但符号相反的两个值,且收敛时间上界与初始状态无关.随后,利用Lyapunov稳定性理论和代数图论给出了在存在输入时延的情况下多智能体系统实现固定时间二分一致性的充分条件和收敛时间的上界值,证明了控制算法的稳定性.最后,仿真实例验证了所提固定时间二分一致性算法和理论结果的有效性.