基于LQR的多智能体系统协同最优控制

发布时间：2017-08-29 05:26

  本文关键词：基于LQR的多智能体系统协同最优控制

  更多相关文章： 多智能体系统 协同最优控制 线性二次型 拉普拉斯矩阵 牵制增益

【摘要】：近年来,多智能体系统协同最优控制问题逐步成为国内外不同学科领域的研究热点。多智能体系统协同控制在工业、社会、管理和控制科学等领域有着广泛的实际应用,如无人机编队控制,多卫星姿态调整,分布式传感器网络等。多智能体系统通常包含大量智能体,针对消耗性能指标寻找最优控制策略具有重要的理论意义和实际价值。本文从能量优化的角度出发,在前人研究工作的基础上进一步研究多智能体系统分布式协同优化问题,丰富了分布式优化控制的研究成果。具体研究工作和主要贡献包括如下几个方面:1.分别研究以满足一定条件的连续时间多智能体系统为对象,通信拓扑无约束时的分布式一致最优控制问题和跟踪最优控制问题。针对二次型性能指标,利用LQR控制理论讨论全局最优控制协议形式。对于一致最优控制,通过矩阵分解得到全局最优控制协议满足分布式控制形式的条件,并证明最优控制协议可以保证一致性。对于跟踪最优控制,针对积分器形式和系统方程正定的领导者-跟随者系统,进一步研究M矩阵可分解性,将最优控制协议分解成最优拉普拉斯矩阵和最优牵制增益矩阵从而满足分布式条件,并证明最优控制协议可以保证跟随者跟踪领导者状态。2.研究离散时间积分器形式多智能体系统的分布式协同优化问题。基于离散LQR控制理论讨论无领导者的多智能体系统一致最优控制策略和领导者-跟随者系统跟踪最优控制策略。在设计跟踪最优控制协议过程中,进一步讨论通信拓扑结构拉普拉斯矩阵和牵制矩阵的可分解性,从而证明基于离散Riccati方程得到的最优控制协议形式满足分布式控制要求。3.研究固定拓扑结构情况下领导者-跟随者系统协同跟踪次最优控制问题。分别考虑连续时间和离散时间两种情况下,当性能指标权阵与拉普拉斯矩阵及牵制增益矩阵相关时,利用极大值原理提出分布式次最优跟踪控制协议,选取最优比例因子同时保证跟随者渐进跟踪领导者状态和性能指标次最优,并讨论分布式次优控制协议存在的必要条件。
【关键词】：多智能体系统 协同最优控制 线性二次型 拉普拉斯矩阵 牵制增益
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18;O232
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 研究背景与意义10-11
• 1.2 研究目的和意义11-14
• 1.2.1 多智能体协同控制研究现状11-12
• 1.2.2 多智能体最优控制研究现状12-14
• 1.3 符号说明14-15
• 1.4 本文主要工作15-16
• 第二章 预备知识16-20
• 2.1 代数图论16-17
• 2.2 矩阵知识17-18
• 2.3 LQR最优控制理论18-20
• 第三章 通信无约束情况下连续时间多智能体系统协同最优控制20-37
• 3.1 引言20-21
• 3.2 连续时间多智能体系统一致最优控制21-24
• 3.3 领导者-跟随者多智能体系统跟踪最优控制24-28
• 3.4 系统矩阵正定时领导者-跟随者系统跟踪最优控制28-31
• 3.5 数值仿真31-36
• 3.6 本章小结36-37
• 第四章 线性离散时间多智能体系统协同最优控制37-52
• 4.1 引言37
• 4.2 离散时间多智能体系统一致最优控制37-40
• 4.3 离散时间领导者-跟随者系统跟踪最优控制40-48
• 4.4 数值仿真48-51
• 4.5 本章小结51-52
• 第五章 固定通信拓扑下领导者-跟随者多智能体系统协同跟踪次最优控制52-63
• 5.1 引言52
• 5.2 连续时间领导者-跟随者系统跟踪次最优控制52-56
• 5.3 离散时间领导者-跟随者系统跟踪次最优控制56-59
• 5.4 数值仿真59-62
• 5.5 本章小结62-63
• 第六章 总结与展望63-65
• 参考文献65-69
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果69-70
• 致谢70-71
• 答辩委员会对论文的评定意见71

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本文编号：751559