关键词:
不确定非线性多智能体系统
不确定网络
状态依赖网络
有限时间一致性
快速有限时间围捕
完全分布式控制
自适应控制
摘要:
多智能体系统因其高协作性、强适应性、高容错性和可拓展性已引起众多学者的关注,并广泛应用于多无人机系统、电力调度系统、监视和侦察系统等。实际多智能体系统中不可避免地存在非线性和不确定性,其中不确定性包括系统不确定性和网络不确定性。不同类型/属性的非线性和不确定性对控制效果具有不同的影响,并为分布式协同控制设计与分析带来挑战。除了考虑智能体的动态方程外,还要考虑表征智能体间信息交互的网络拓扑对系统演化和实现协同目标的影响。此外,随着科技的进步,时间/速度关键型应用越来越多,在这种应用中,协同目标要在有限时间内精准实现。这推动了多智能体系统有限时间分布式协同控制的深入研究。因此,不同网络拓扑下不确定非线性多智能体系统有限时间分布式协同控制的研究具有重要理论和实际意义。本文研究了几类不确定非线性多智能体系统在不同拓扑结构下的有限时间分布式协同控制问题,主要聚焦一致性和围捕。所考虑的不确定性包括系统不确定性和网络不确定性,即未知控制系数、非线性项中未知参数和未知时变权重;拓扑结构除了固定拓扑还有状态依赖拓扑。复杂的系统动态和网络拓扑为有限时间一致性和围捕的实现带来挑战,特别是确立反馈补偿机制和有限时间性能机制、揭示不同网络拓扑与协同目标实现之间的关系。针对几类典型的不确定非线性多智能体系统,在不同网络拓扑下,发展具有更强反馈能力的自适应有限时间分布式控制策略,补偿了多种不确定性,设计了完全分布式(不依赖于全局图信息)的协议,进而实现有限时间一致性和多移动目标的快速有限时间围捕。本文主要研究内容包括如下四个方面:一、不确定非线性多智能体系统的完全分布式自适应有限时间一致性研究不确定非线性多智能体系统的自适应有限时间一致性问题。所研究系统不仅容许未知控制系数,还容许非线性项有未知参数,并且一致性协议还要求是完全分布式的。为此,利用基于动态高增益的自适应技术,设计了新的完全分布式协议,实现了有限时间一致性。特别地,与相关文献不同的是,仅引入一个动态高增益而不是多个增益/估计器就足以同时补偿未知控制系数、非线性项中未知参数以及关于拓扑图的全局信息。此外,还将自适应有限时间一致性协议推广到了领导-跟随多智能体系统的情形。(对应于第三章)二、不确定网络拓扑下的完全分布式自适应有限时间一致性研究二阶不确定非线性多智能体系统的有限时间领导-跟随一致性问题。考虑通信网络可能会遭受链路故障和网络攻击等的情形,这种情形反映在多智能体系统中网络拓扑的未知权重上。除了网络拓扑中的不确定性,系统还容许未知控制系数。网络不确定性和系统不确定性的共存给有限时间分布式一致性协议的设计带来挑战。为此,需要引入强有力的补偿机制,并将其与有限时间性能确保机制有机融合。通过利用基于动态高增益的自适应技术和加幂积分方法,设计了基于有限时间观测器的完全分布式协议,有效补偿了网络不确定性、系统不确定性以及由网络不确定性导致的不可用的全局图信息,进而实现了系统的有限时间领导-跟随一致性。(对应于第四章)三、状态依赖网络拓扑下的完全分布式自适应有限时间一致性在许多实际多智能体系统中,例如,无线传感网络,智能体间的信息交互可由状态依赖拓扑刻画。与固定拓扑和时间依赖拓扑不同的是,状态依赖拓扑的权重随智能体间相对状态的变化而改变。在这种情形下研究不确定非线性多智能体系统的有限时间一致性问题。针对容许未知控制系数和未知Lipschitz常数的非线性多智能体系统,引入动态高增益实现了对两种未知参数的有效补偿,并给出了可确保状态依赖拓扑图连通的条件,从而发展了新的完全分布式有限时间控制策略,使系统状态在有限时间内达到相同值。(对应于第五章)四、多移动目标的快速有限时间围捕控制针对具有未知控制系数的不确定非线性多智能体系统,研究多移动目标的快速有限时间围捕问题。考虑到只有一小部分跟随者可以直接获得目标信息的事实,仅利用邻居智能体间的相对信息设计了具有动态高增益的快速有限时间分布式观测器以估计移动目标的速度,证明了观测误差在有限时间内可快速收敛到零。基于此,设计了带有动态高增益的快速有限时间分布式协议,确保了跟随者可在有限时间内围捕多个移动目标,且与传统有限时间控制相比该围捕具有更快的收敛速率。(对应于第六章)