带观测滞后和不确定噪声方差的多智能体传感网络鲁棒序贯协方差交叉融合Kalman滤波

针对带观测滞后和不确定噪声方差的分簇多智能体传感网络系统,研究鲁棒序贯协方差交叉融合Kalman滤波器的设计问题.应用最邻近法则,传感网络被分成簇.应用极大极小鲁棒估计原理,基于带噪声方差最差保守上界的最差保守传感网络系统,提出了两级序贯协方差交叉(SCI)融合鲁棒稳态Kalman滤波器,可减小通信和计算负担并节省能量,且保证实际滤波误差方差有一个最小保守上界.一种Lyapunov方程方法被提出用于证明局部和融合滤波器的鲁棒性.提出了鲁棒精度的概念且证明了局部和融合鲁棒Kalman滤波器的鲁棒精度关系.证明全局SCI融合器的鲁棒精度高于每簇SCI融合器的精度且两者的鲁棒精度都高于每个局部鲁棒滤波器的精度.一个跟踪系统的仿真例子证明了鲁棒性和鲁棒精度关系.     

非完整性约束的平面多智能体位置时变一致性控制

多智能体的通用一致性协议被广泛用于智能体的编队控制问题中.在实际工程中,多智能体系统为了完成期望的协作控制,智能体之间的位置关系通常是时变的.目前,在多智能体编队控制问题中,尽管已有研究成果能够解决多智能体某些特殊类型的时变编队控制,但对一般性的时变编队还没有成熟的研究成果.本文以受非完整性约束的平面多智能体为研究对象,提出了平面非完整性多智能体的位置时变一致性协议.实验结果表明：本文提出的位置时变一致性协议能够有效解决平面非完整性多智能体系统一般性的时变编队问题.     

A Continuous Leader-following Consensus Control Strategy for a Class of Uncertain Multi-agent Systems

In this paper, we study the robust leader-following consensus problem for a class of multi-agent systems with unknown nonlinear dynamics and unknown but bounded disturbances. The control input of the leader agent is nonzero and not available to any follower agent. We first consider a class of high order chain integrator-type multi-agent systems. By employing the robust integral of the sign of the error technique, a continuous distributed control law is constructed using local information obtained from neighboring agents. Using Lyapunov analysis theory, we show that under a connected undirected information communication topology, the proposed protocol achieves semiglobal leader-following consensus. We then extend the approach to a class of more general uncertain multiagent systems. A numerical example is given to verify our proposed protocol.      

利用方位角信息的移动机器人编队控制

本文以移动机器人为研究对象,仅利用方位角信息实现多智能体系统的编队控制.为实现大规模编队和队形的缩放控制,智能体被分为领航者、第1跟随者以及其余跟随者.首先,考虑智能体之间相对位置信息难以精确测量的情形,设计仅用方位角信息的估计算法获得准确的相对位置;然后,基于获得的相对位置信息设计第1跟随者的控制算法,使得第一跟随者...     

基于多Agent的煤矿设备监测诊断系统研究

研究了煤炭企业设备故障诊断系统,提出了一种intranet／internet环境下基于多Agent的井下设备诊断系统模型。该方案能够实现基于WWW浏览器的远程智能监控诊断功能,同时对基于现场CAN总线实现多Agent通信的可行性进行了分析。     

复杂电网连锁故障模型评述

在复杂电网中,由微小扰动触发的电力系统连锁故障会导致电网大面积崩溃的灾难性后果,对连锁故障的理论建模是研究复杂网络连锁故障的基础和关键.文章在探讨电网连锁故障机理的基础上,分别从电力系统角度和复杂网络理论角度介绍和评述了已有电网连锁故障模型,分析了预防和控制连锁故障的几种可行方法,指出在进行连锁故障的预防分析时,对网络脆弱性的分析与评估是关键,而对故障传播的控制,多智能体系统可能是一条有效途径;并指出了今后值得注意的几个研究方向.     

电力系统无功优化调度研究综述

较为全面地综述了国内外学术界对无功优化调度问题的研究状况.通过对静态和动态无功优化调度数学模型及各种优化算法的分析,总结了该项研究的五个关键问题,即寻优质量、离散变量处理、求解效率、动态优化调度及协同优化计算和控制等.提出采用多智能体(Agent)建模及其协同优化方法进行全局实时动态无功优化调度的计算和控制.最后指出了有待深入研究的问题,例如无功优化调度的控制次序和负荷模型等.     

电力系统无功优化的多智能体粒子群优化算法

无功优化是电力系统实现电压和无功功率最优控制和调度的基础,提出了一种全新的优化算法一多智能体粒子群优化算法来求解此类优化问题。该算法结合multi-agent系统和粒子群优化技术,构造了一个格子环境,所有Agent都固定在格子环境中。每一个Agent相当于粒子群优化算法中的一个粒子,它们通过与其邻居的竞争、合作和自学习操作,并且吸收了粒子群优化算法的进化机理,能够更快地、更精确地收敛到全局最优解。在IEEE30节点系统上进行校验,并与其它方法比较,结果表明,提出的算法具有质量高的解、收敛特性好、运行速度快的突出优点。     

一种不完全信息下的多智能体协作机制

在分布式多智能体系统中,由于agen嗵常具有不完全信息,因此大大影响了系统的协作效果。该文采用博弈论和决策理论相结合的方法,将不完全信息下的agcnt协作转换成完全信息下agent协作问题来求解,提出了一种不完全信息下的agent协作机制。     

产品设计过程降低成本的多智能体模型研究

针对设计过程降低产品成本涉及知识领域广、知识表达难于统一的缺陷,提出基于多智能体结构的降低成本系统的框架,研究了各子智能体的构成、工作原理及各智能体的知识类型,探讨了各相应智能体之间的冲突消解与协同机制,以实例说明了方法的有效性。