不同约束条件下非线性多智能体一致性控制

发布时间：2020-10-11 12:01

　　 随着无线通讯与网络化技术在控制理论中应用的不断深化,融合感知、通信、决策、执行于一体的多智能体系统(Multi-Agent System,MAS)受到了人们的广泛关注。多智能体系统可以通过相互协调满足不同的任务需求,一致性控制作为协调控制的基础成为近年来学术界与工业界关注的焦点并投入大量资源进行研究。但是由于任务需求多样、工作环境复杂,多智能体系统的一致性控制面临诸多难点,如工业环境下的任务空间状态一般难以测量,军事任务对一致性误差精度、收敛速度要求较高、网络化环境往往存在时延、系统模型存在不确定性等。因此,面向不同的任务需求,研究如何实现上述复杂条件下的多智能体系统尤其是非线性多智能体系统的一致性控制显得尤为必要。基于此,结合分层控制思想与先进控制策略,本文开展了不同约束条件下非线性多智能体系统的一致性控制问题研究。本文的研究工作主要包括如下几个方面:(1)针对速度信息不可测条件下的状态一致性控制问题,设计了基于二阶滑模的有限时间观测器和控制器,实现了速度信息不可测条件下的一致性控制。首先,提出了有限时间收敛的观测器,实现速度观测;进而,提出基于一阶滑模的一致性控制器,为减小滑模抖震对系统的影响,进一步提出了基于边界层的和超螺旋算法的滑模控制器,改善了控制输入中存在严重抖震的问题,实现了无需速度信息的非线性多智能体系统状态渐近一致性控制。(2)针对状态信息不可测条件下的异构非线性多智能体系统输出一致性控制问题,提出了基于分布式平行补偿与内部参考模型框架下的输出一致性控制策略。首先,设计了可实现任意期望输出一致性的内部参考模型,进而给出了实现输出一致的充分必要条件,通过设计内部参考模型,实现了T-S模糊模型描述的异构非线性多智能体系统的期望输出一致性控制。(3)针对存在收敛误差界约束条件下的有限时间一致性控制问题,提出了基于障碍函数的有限时间收敛的分布式一致性控制策略。利用非线性变换将收敛误差界转换为滑模函数变量,进而利用切换的思想设计了连续的快速终端滑模面,通过模糊近似以及自适应控制实现系统参数不确定条件下的一致性控制,最后通过李雅普诺夫方式给出了有限时间收敛条件。(4)针对存在未知时变通信时延条件下的有限时间一致性控制问题,提出了基于辅助系统的有限时间一致性控制策略。首先,利用前文分层控制的思想,为单个智能体设计辅助系统用以预处理含有未知时变时延的邻居信息,并利用多维小增益定理给出了辅助系统稳定性条件,进而利用递归李雅普诺夫函数方法设计了分布式有限时间跟踪控制器,实现辅助系统有限时间跟踪并给出了增益条件,改进了多智能体系统对于时延的鲁棒性。(5)针对系统参数不确定与任务空间速度不可测条件下的一致性编队控制问题,提出了基于参考系统的自适应跟踪控制策略。首先考虑任务空间速度可测条件下,分别考虑领航者速度定常和时变两种情况设计编队参考系统,进而利用方位刚性理论设计一致性编队控制器,利用系统输入输出特性分析给出了闭环级联系统的稳定性条件。进而在任务空间速度不可测条件,为避免直接设计存在参数不确定条件下的任务空间速度观测器,设计任务空间位置观测器来代替速度观测器,进而实现一致性编队控制。解决了基于方位刚性的一致性编队控制问题,实现了非线性多智能体系统的时变编队控制。
【学位单位】：燕山大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TP13
【部分图文】：

1.1 研究背景及意义多智能体系统可以定义为可以独立测量和感知其周围环境和邻居，并基于网络共享状态信息或数据，通过一定的计算指导自身行动，最终达到协作目的的复杂计算实体[1-2]。多智能体系统(Multi-agent Systems, MAS)起源于自然界生物的群体行为，如鸟群迁徙行为、狮群围猎行为、鱼群集结行为等，如图 1-1 所示，这些行为表现为高度的协调性。类似于生物群体的结构优势，多智能体系统的分布式结构旨在只有局部通信而没有中央调控条件下实现各子系统通过局部耦合实现协调合作，最终达到共同目标或完成共同任务，因此可以规避传统的集中式结构的一系列不足，并具有扩展性强、可靠性高、成本低廉、便于维护等优点[3]。基于此，多智能体系统在诸如军事、工业、农业等各个领域都得到了广泛的关注。鉴于多智能体系统在众多领域的巨大应用前景，我国在 2016 年发布的《智能体产业发展规划(2016-2020)》[4]中都将作为多智能体载体的多智能体技术提升至国家战略层面。

制进行设备组装、焊接、筛选等操作，但一般来说机械臂的任务空间速度难以获得，并且建模过程中存在不确定性等，这就要求多智能体系统在任务空间速度不可测、建模不精确条件下实现一致性控制；通信卫星的一致性编队可以扩展卫星的覆盖范围、增加传输距离、降低系统复杂度，但由于卫星入轨时间窗口较短、编队精度需求较高，并且远距通信卫星间信息传输往往存在未知时变时延，这就要求多卫星系统要在收敛误差界条件或存在未知时变时延条件下实现有限时间一致性控制；多锄草智能体的一致性编队控制可以提升作业面积、提高工作效率、节省人力成本等优点，但多锄草智能体编队控制中同样存在系统参数不确定、任务空间速度不可测等问题，若工作环境中存在障碍物还需考虑队形变换，因此需要考虑在系统参数未知、任务空间速度不可测条件下实现多智能体系统时变编队控制问题，如图 1-2 所示。由此可见，不同的工作环境与任务需求对多智能体的一致性控制附加了诸多的复杂约束条件，因此研究不同约束条件下非线性多智能体系统的分布式一致性控制具有重要的现实意义和理论价值。

燕山大学工学博士学位论文机系统组成，智能体及实验平台示意图如图 6-18 所示。安装在平台顶端的数码相机用于图像采集和定位，通过图像系统进行处理传输给上位机，进而上位机处理智能体间的相对位置信息与方位信息，将其用于观测器与控制器，然后通过无线模块返回给智能体，实现多智能体系统的一致性编队控制。本实验平台中智能体为自制的履带式移动小车，平台尺寸为4m 3m，可被320 240个像素点覆盖。
【参考文献】

相关期刊论文 前4条

1 陈世明;化俞新;祝振敏;赖强;;邻域交互结构优化的多智能体快速蜂拥控制算法[J];自动化学报;2015年12期

2 张海博;胡庆雷;马广富;朱志斌;;多航天器系统分布式有限时间姿态协同跟踪控制[J];控制与决策;2014年09期

3 王银涛;严卫生;;多自主水下航行器系统一致性编队跟踪控制[J];控制理论与应用;2013年03期

4 王晓丽;洪奕光;;多智能体系统分布式控制的研究新进展[J];复杂系统与复杂性科学;2010年Z1期

本文编号：2836563