復雜條件下多智能體系統(tǒng)的魯棒一致性控制研究.pdf

1、多智能體系統(tǒng)分布式協(xié)調控制是通過智能體之間相互作用來實現(xiàn)單個智能體疊加無法達到的整體功能，是當前系統(tǒng)控制領域的研究熱點和前沿。多智能體系統(tǒng)分布式協(xié)調控制的一個基本問題就是多種智能體系統(tǒng)的一致性控制問題。本論文針對復雜條件下多智能體系統(tǒng)的魯棒一致性控制問題，分析了時滯、外部擾動和參數(shù)不確定性對多智能體系統(tǒng)一致性的影響，設計了合適的控制算法使多智能體系統(tǒng)實現(xiàn)一致性并滿足期望的魯棒H1性能指標，并將其控制算法應用于無人機群的編隊控制。本論文主

2、要研究內容和貢獻如下：
　　針對具有固定時滯、外部擾動和參數(shù)不確定性的二階多智能體系統(tǒng)在二維平面上的魯棒旋轉一致性控制問題，提出了實現(xiàn)魯棒旋轉一致性所需要滿足的充分條件。通過系統(tǒng)模型變換，將多智能體系統(tǒng)的一致狀態(tài)與非一致狀態(tài)分離，得到降階系統(tǒng)，從而將多智能體系統(tǒng)魯棒旋轉一致性控制問題轉換成降階系統(tǒng)魯棒H1控制問題；再基于該降階系統(tǒng)，利用魯棒H1控制理論，推導出此類二階多智能體系統(tǒng)在二維平面上實現(xiàn)魯棒旋轉一致性所需要滿足的充分條件。

3、
　　針對具有時變時滯、外部擾動和參數(shù)不確定性的二階多智能體系統(tǒng)在三維空間中的魯棒旋轉一致性控制問題，提出了一種較低計算復雜度的魯棒H1旋轉一致性控制算法，提出了一種提高擾動抑制能力和時滯上限的控制參數(shù)優(yōu)化算法。利用變量代換和矩陣理論工具，將二階多智能體系統(tǒng)模型進行分解和解耦，從而將多智能體系統(tǒng)魯棒旋轉一致性控制問題轉換成解耦子系統(tǒng)魯棒H1控制問題；基于此解耦子系統(tǒng)，利用 Lyapunov-Krasovskii泛函方法和線性矩陣不

4、等式的凸性，推導出了較低復雜度的時滯相關魯棒旋轉一致性的充分條件；基于該條件，利用一種圓錐補線性化算法和一種迭代算法，提出了一種時滯相關魯棒H1旋轉一致性的控制算法；拓展此控制算法，提出了一種提高擾動抑制能力和時滯上限的控制參數(shù)優(yōu)化算法。
　　針對具有雙時變時滯、外部擾動和參數(shù)不確定性的高階多智能體系統(tǒng)的魯棒一致性控制問題，推導出了一個更低保守性的時滯相關魯棒一致性條件，提出了一種較低計算復雜度的魯棒H1一致性控制算法，提出了提高

5、擾動抑制能力和時滯上限的控制參數(shù)優(yōu)化算法。利用變量代換和矩陣理論工具，將高階多智能體系統(tǒng)模型進行分解和解耦，從而將高階多智能體系統(tǒng)魯棒一致性控制問題轉換成解耦子系統(tǒng)魯棒H1控制問題；針對具有非一致自身狀態(tài)和輸入時滯的雙時變時滯情況，利用 Lyapunov-Krasovskii泛函、Jensen不等式和帶自由權矩陣的 Newton-Leibniz公式等工具推導出更低保守性時滯相關魯棒一致性條件；基于此條件，提出了一種時滯相關魯棒H1一致性

6、的控制算法；拓展此控制算法，提出了一種提高擾動抑制能力和時滯上限的控制參數(shù)優(yōu)化算法。
　　基于本文關于多智能體系統(tǒng)魯棒一致性控制的理論成果，提出了無人機群實現(xiàn)魯棒時變編隊的控制器綜合規(guī)則和算法。首先，通過一種反饋線性化方法，將無人機的非線性模型轉化成為一個雙積分線性化模型；其次，設計了基于局部無人機狀態(tài)信息反饋的分布式控制協(xié)議；再次，通過變量替換，將無人機群魯棒時變編隊控制問題轉化為多智能體系統(tǒng)魯棒一致性控制問題；最后，利用前文所