基于自适应技术的多智能体系统一致性容错控制方法研究

摘要

近些年来，由于多智能体系统协同控制在人造卫星编队、传感器网络、移动机器人以及自主飞行器等领域巨大的军事价值和潜在的经济价值，已成为各个国家的研究热点。与单个智能体相比，多智能体系统构成更加庞大和复杂，对系统安全性和可靠性要求更高，单个个体的时变参数不确定性或执行器故障都会影响系统性能甚至导致系统不稳定，同时，个体之间存在信息耦合，这些因素给多智能体系统模型的确定和控制系统的设计带来了前所未有的挑战。 本文将从多智能体系统参数不确定性以及外部扰动等问题出发，进行相关控制方法的研究，并结合NASA公布的F18高超速攻击机模型参数进行仿真分析。主要包括以下内容: 首先，考虑个体模型存在的时变不确定性、执行器故障及外部扰动，得到线性时变参数系统。该时变不确定性参数未知，但已知其是有界量，这更符合实际多智能体系统的要求。同时，在单个个体很难获取系统全局信息量的情况下，即Laplacian矩阵的特征值未知，针对已得到的系统模型，提出一种新颖的分布式自适应容错控制方法。该方法能有效的处理全局信息量未知时的难题，进而提高系统的安全性和可靠性，同时在保证系统稳定的前提下，也实现了跟随者能一致跟踪领航者。 其次，假设了系统中领航者和跟随者具有不同的动态，并进一步研究了跟随者个体存在多时变时滞状态，且该时滞状态未知但已知其有界。在上述控制器的基础上，针对跟随者个体进一步设计了分布式自适应容错控制器，基于个体间的相对状态信息，在线调整控制器参数，从而补偿了多时变时滞状态对系统的影响，保证了系统的稳定性。 再次，考虑实际系统中外部扰动的复杂性，依据外部扰动与系统参数的匹配性，将扰动抑制控制器与非线性参数不确定性等补偿控制器分开设计。扰动抑制控制器采用鲁棒H∞控制，保证系统在外部干扰下能稳定运行;在Laplacian矩阵的特征值已知的情况下，采用分布式容错控制方法设计补偿控制器，利用自适应机制，在线调整控制器参数，补偿非线性参数不确定性等因素对系统的影响。最后仿真结果表明本文提出的控制方法能够实现多智能体系统的跟随者一致跟踪领航者。 最后，对全文所做工作进行了总结，并指出下一步的研究方向。

目录

声明

摘要

第1章绪论

1．1多智能体系统的研究背景及意义

1．2多智能体系统一致性问题的研究现状

1．2．1一阶系统的研究现状

1．2．2二阶系统的研究现状

1．2．3高阶系统的研究现状

1．3多智能体系统的容错控制研究现状

1．3．1容错控制的研究现状

1．3．2一致性容错控制的研究现状

1．4本文研究内容

第2章预备知识

2．1引言

2．2执行器故障模型

2．3代数图论

2．4稳定性理论

2．5H∞性能指标定义

2．6相关引理

2．7本章小结

第3章具有非匹配不确定参数的MAS一致性容错跟踪控制器设计

3．1引言

3．2一类非匹配不确定参数的MAS一致性容错跟踪控制器设计

3．2．1问题描述

3．2．2自适应容错跟踪控制器设计

3．2．3仿真算例

3．2．4本节小结

3．3一类多时变时滞状态的MAS一致性容错跟踪控制器设计

3．3．1问题描述

3．3．2自适应容错跟踪控制器设计

3．3．3仿真算例

3．3．4本节小结

3．4本章小结

第4章具有非线性不确定参数的MAS一致性容错跟踪控制器设计

4．1引言

4．2问题描述

4．3鲁棒H∞自适应容错跟踪控制器设计

4．4仿真算例

4．5本章小结

第5章总结与展望

5．1总结

5．2展望

参考文献

致谢