高阶非线性多智能体系统一致性控制研究

发布时间：2017-08-05 17:21

  本文关键词：高阶非线性多智能体系统一致性控制研究

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【摘要】：已有的多智能体系统一致性控制研究大多局限于个体动态为一阶积分器和二阶积分器的分析和综合。然而现有理论成果所采用的低阶线性化模型过于简单,忽略了实际物理系统中存在的高阶、非线性等特点,以至于无法精确描述系统动态特性,从而导致多智能体理论研究与实际应用的脱节。本论文以高阶非线性多智能体系统一致性控制为主线,研究了几类高阶非线性多智能体系统在不同非线性条件下的一致性控制问题。围绕如何在传统非线性理论的基础上设计分布式控制器,拓展非线性控制理论的适用范围与提高非线性多智能体系统鲁棒性等问题,在Backstepping框架下提出了高阶非线性多智能体系统的分布式自适应控制器、分布式鲁棒控制器、分布式自适应鲁棒控制器以及上述控制器设计方法的综合。首先,研究参数不确定情况下一类高阶非线性多智能体的一致性控制问题。根据系统模型的特点,在传统Backstepping方法的基础上耦合入智能体网络拓扑约束,建立多智能体各级动态的分布式误差系统,逐步将高阶多智能体控制问题转化成多个低阶多智能体的线性不确定参数自适应控制问题,并通过李雅普诺夫稳定分析方法和Barbalat引理证明整个多智能体系统的渐近稳定性。最后,以一个含有11个节点的参数不确定高阶非线性多智能体网络仿真案例来验证所提算法的有效性。其次,考虑含有未建模动态和有界未知扰动的高阶非线性多智能体一致性控制问题。由于未建模动态的非线性函数满足Lipschitz条件,利用模糊逻辑系统逼近器估计系统未建模动态,结合分布式自适应控制处理逼近器中的未知参数调节问题。进一步,将未建模动态的逼近误差当做一类扰动与外部扰动共同用鲁棒控制方法处理,设计分布式鲁棒控制器。结合代数图论工具、李雅普诺夫稳定分析方法和Barbalat引理证明多智能体系统的渐近稳定性。最后,以一个含有5个节点的Brunovsky型高阶非线性多智能体网络的一致性仿真案例验证所提算法的有效性。再次,在上一章的基础上,针对一类带有未知动态扰动(扰动界函数未知)和未建模动态(未建模逼近误差的界函数未知)的高阶非线性多智能体系统一致性问题。提出一种分布式模糊自适应鲁棒控制方法,即在分布式鲁棒控制器中嵌入自适应设计参数用于调节动态扰动环境下的鲁棒控制增益,对多智能体系统的未建模动态的逼近误差进行补偿控制,并证明了系统的稳定性。最后,以Matlab仿真验证所提算法的有效性。最后,开展一致性控制的应用研究。具体而言,考虑障碍物环境下,非线性多智能体系统在多任务约束下的运动一致性控制问题。利用基于零空间的行为控制方法协调和求解智能体系统在多任务约束条件下的任务优先级设置,采用模糊逻辑系统动态地逼近多智能体系统中的未建模动态,利用非奇异快速终端滑模控制方法使系统误差达到快速收敛的效果,并用上述控制方法设计复合自适应模糊控制器,使得多智能体系统最终实现一致性队形控制。采用李雅普诺夫稳定性分析方法证明系统和任务误差的稳定性。最后,分别用Matlab仿真和5台Pionner 3-AT机器人编队实验来验证所提控制策略的有效性。
【关键词】：多智能体系统 高阶 非线性 一致性 Backstepping 自适应鲁棒
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP13;TP18
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-14
• 第1章 绪论14-36
• 1.1 研究背景、目的和意义14-17
• 1.1.1 研究背景14-15
• 1.1.2 研究目的与意义15-17
• 1.2 多智能体系统一致性控制问题描述17-22
• 1.2.1 一致性的定义和数学描述17
• 1.2.2 多智能体系统一致性控制的主要问题17-21
• 1.2.3 多智能体一致性应用21-22
• 1.3 高阶线性多智能体系统研究现状22-29
• 1.3.1 高阶线性积分器型多智能体系统控制23-25
• 1.3.2 带扰动的高阶线性多智能体系统控制25-26
• 1.3.3 离散时间高阶线性多智能体系统控制26-27
• 1.3.4 LTI型高阶线性多智能体系统控制27-29
• 1.4 高阶非线性多智能体系统研究现状29-33
• 1.4.1 一类典型的高阶非线性多智能体系统控制30-31
• 1.4.2 Brunovsky型高阶非线性多智能体系统控制31-32
• 1.4.3 高阶非完整约束多智能体系统控制32-33
• 1.5 存在的主要问题和挑战33-34
• 1.6 本论文的主要工作及内容安排34-36
• 第2章 预备知识36-42
• 2.1 引言36
• 2.2 代数图论36-37
• 2.3 矩阵论基础37-38
• 2.4 非线性系统相关理论与方法38-40
• 2.5 本章小结40-42
• 第3章 参数不确定的高阶非线性多智能体系统一致性控制42-58
• 3.1 引言42
• 3.2 问题描述42-43
• 3.3 分布式控制器设计43-50
• 3.3.1 基于邻居信息的虚拟控制43-44
• 3.3.2 控制器设计过程44-50
• 3.4 数值仿真50-55
• 3.5 本章小结55-58
• 第4章 Brunovsky型高阶非线性多智能体系统一致性控制58-76
• 4.1 引言58
• 4.2 问题描述58-60
• 4.3 分布式控制器设计60-69
• 4.3.1 基于邻居信息的分布式虚拟控制器设计60-61
• 4.3.2 基于邻居信息的模糊逻辑系统61-62
• 4.3.3 控制器迭代设计过程62-69
• 4.4 数值仿真69-71
• 4.5 本章小结71-76
• 第5章 动态扰动环境下的高阶非线性多智能体分布式自适应鲁棒控制76-88
• 5.1 引言76-77
• 5.2 问题描述77-78
• 5.3 自适应鲁棒分布式一致性控制器设计78-80
• 5.4 主要结论和系统稳定性分析80-83
• 5.5 自适应鲁棒一致性控制器性能分析83
• 5.6 数值仿真83-87
• 5.7 本章小结87-88
• 第6章 多任务约束下多智能体一致性协同控制88-106
• 6.1 引言88-89
• 6.2 问题描述89
• 6.3 多任务约束协调与求解89-91
• 6.4 多任务约束下的多智能体一致性控制器设计91-94
• 6.5 系统稳定性分析94-99
• 6.6 数值仿真99-102
• 6.6.1 Matlab仿真99-100
• 6.6.2 Pioneer 3-AT轮式移动机器人一致性编队仿真100-102
• 6.7 本章小节102-106
• 第7章 总结与展望106-110
• 7.1 全文总结106-107
• 7.2 研究展望107-110
• 参考文献110-128
• 攻读博士学位期间发表论文与研究成果清单128-132
• 致谢132-134
• 作者简介134

【共引文献】

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本文编号：626041