一种时滞非线性多智能体系统的协同追踪控制方法技术方案

技术编号:12489538 阅读:206 留言:0更新日期:2015-12-11 04:11
本发明专利技术提供一种时滞非线性多智能体系统的协同追踪控制方法,针对存在不确定通信的时滞非线性多智能体系统,在实际环境中,多智能体系统之间的局部信息交换往往会受到不确定性的影响,比如网络拓扑的切换及通信链路的间断导致的不可靠通信。本发明专利技术通过设计一个有效的分布式控制协议,很好的解决了对于同时存在网络拓扑变换及不可靠通信的环境下的协同追踪一致性问题,从而为实际复杂的民用和军事中的存在不确定通信的复杂系统提供设计指导。

【技术实现步骤摘要】
一种时滞非线性多智能体系统的协同追踪控制方法
本专利技术涉及多智能体系统协同控制
,尤其涉及一种时滞非线性多智能体系统的协同追踪控制方法。
技术介绍
在最近的二十年里,关于多智能体系统的协同一致性的研究得到很多学者的关注。在众多的工程应用领域里有着广泛的研究,比如多机器人系统,传感器网络的协调控制,无人机编队飞行以及多目标探索等。目前关于协同一致性的研究,主要针对与两种控制问题:协同镇定问题和协同追踪问题。协同镇定问题依赖于系统内所有智能体的状态趋近与一个常值,该常值依赖于所有智能体的初始状态。协同追踪问题也可以成为基于领航者的协同一致问题,在实际中,基于领航者的多智能体系统可以拓宽其应用领域,能够使跟随者追踪到领航者的状态,从而可以通过控制领航者的状态变化来调整整个多智能体系统。本专利技术研究基于领航者的多智能体系统的协同一致问题。近年来,关于此问题,国内外学者进行了大量的研究,并且得到许多重要的结果。这些研究成果主要基于非线性多智能体系统具有固定的网络拓扑,并且在多智能体之间的通信是在理想条件下实现的,即不会受到外界环境影响从而导致通信间断。但在实际中,很多物理系统中具有时滞非线性部分,并且在众多复杂的实际应用(多机器人的协调运动、无人机的编队飞行等)中,多智能体系统的网络拓扑需要进行定时的切换,从而实现不同的控制目的,此时多智能体系统的协同追踪一致问题就会变得复杂很多。另一方面在控制过程中,多智能体系统还会受到复杂的环境影响,有可能由于通信丢包、通信受阻等不可靠通信下影响导致通信间断。因此,在真实的实际环境中,基于可变网络拓扑的时滞非线性多智能体系统中,在不确定通信条件下,设计有效地分布式控制协议使其实现协同追踪一致性具有很大的挑战性。综上所述,在对于带有领航者的时滞非线性多智能体系统,研究由于不确定通信条件下(即同时考虑可切换的网络拓扑及不可靠通信的条件下),如何设计有效地控制协议从而保证整个系统协同追踪一致性的问题,在该领域内还是一研究盲点,关于此问题的研究对实际应用有着重要的指导作用及应用前景。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决在有不确定通信条件下的时滞非线性多智能体系统的协同追踪一致性的问题而提供一种时滞非线性多智能体系统的协同追踪控制方法,。本专利技术的目的是这样实现的:非线性多智能体系统由一个领航者和N个跟随者组成,第i个跟随者的动态模型是:其中,分别表示第i个跟随者的n维状态向量、m维非线性动态函数向量、p维控制输入向量,是实数集,τ(t)是未知时滞,和是已知系统矩阵,领航者的动态模型是:其中是领航者状态变量;所述协同追踪控制方法包括如下步骤:步骤一:确定系统反馈增益矩阵K:K=BTS-1其中,S是正定矩阵,S满足下列四个线性矩阵不等式成立:其中,ρ是使所有跟随者的非线性动态函数f(xi(t))满足的非负常数,其中为任意两个n维向量,Z1、Z2和Z'1、Z'2是正定对称矩阵,常数μ>0、α1>β1≥0、α2>0、β2>0;步骤二:确定系统控制增益系数c:式中,其中,σ(t)是分段常值的信息交互图切换信号,满足Lσ(t)是t时刻跟随者的Laplacian矩阵,其中是指向第i个跟随者的其他跟随者的个数,是t时刻跟随者的信息交互图边上的权值;是t时刻领航者与第i个跟随者的权值;1N为N维均为1的列向量;λ0是矩阵Qσ(t)的最小特征值,Qσ(t)=Pσ(t)(Lσ(t)+Gσ(t))+(Lσ(t)+Gσ(t))TPσ(t),步骤三:确定系统最小通信率其中,Γk=tk+1-tk是时间间隔[tk,tk+1),tk是切换时间点;是信息通信时间,是通信间断点;其中τm是未知时滞τ(t)的上限,γ2=α2+β2,κ1=max{p1,1},其中步骤四:确定分布式控制器ui(t):其中系统反馈增益矩阵K和系统控制增益系数c分别为步骤一和步骤二所求;步骤五:协同追踪一致:在满足步骤三所得到的最小通信率的基础上,将分布式控制器ui(t)输入到第i个跟随者的动态模型中,使所有跟随者的状态向量趋于领航者的状态向量,limt→∞||xi(t)-x0(t)||=0,i=1,...,N。本专利技术还包括这样一些结构特征:1.步骤二中的表示第i个跟随者不能够观测或接收到第j个跟随者的状态信息,表示第i个跟随者能够观测或接收到第j个跟随者的状态信息,也说明第j个跟随者的状态信息是第i个跟随者的邻居信息。2.步骤二中的表示第i个跟随者能够观测或接收到领航者的状态信息。与现有技术相比,本专利技术的有益效果是:本专利技术是基于一个领航者的协同一致性问题,针对复杂的网络环境,提出了一种有效地分布式控制协议。本专利技术考虑了基于领航者-跟随者的时滞非线性多智能体系统,在时变的网络拓扑及不可靠通信同时存在的情况下,设计有效的分布式控制协议,给出解决协同追踪一致问题的充分条件,本专利技术充分考虑了实际应用中所遇到复杂多变的工程环境,具有很强的实用性,从而为实际复杂的民用和军事中的存在不确定通信的系统对象提供设计指导。附图说明图1是本专利技术的系统流程图;图2是网络拓扑切换及通信间断点示意图;图3(a)是仿真多智能体系统网络拓扑图3(b)是仿真多智能体系统网络拓扑图4(a)是分布式控制协议作用下的五个跟随者和一个领航者的状态轨迹中的第一个状态分量xi1,图4(b)是分布式控制协议作用下的五个跟随者和一个领航者的状态轨迹中的第二个状态分量xi2;图5是分布式控制协议作用下的追踪误差图。具体实施方式下面结合附图与具体实施方式对本专利技术作进一步详细描述。本专利技术考虑由一个领航者和N个跟随者组成的非线性多智能体系统,通过设计分布式控制器,使N个跟随者的状态最终趋近于领航者的状态。对于跟随者,第i个跟随者的动态模型为其中是n维状态向量,为实数集;是其非线性动态函数;τ(t)是未知时滞;ui(t)是控制输入;是已知系统矩阵。领航者的动态模型为其中为领航者状态变量。本专利技术中的领航者可以作为一个外在系统或者是控制发生器,可以产生所需要的状态轨迹,并且领航者不会被跟随者所影响,只是给跟随者提供追踪状态信息。本专利技术的控制目的是对于跟随者和领航者的多智能体系统,对每个跟随者设计分布式控制协议,使跟随者的状态最终渐进趋向领航者的状态,即limt→∞||xi(t)-x0(t)||=0,i=1,...,N。结合图1,图中显示了本专利技术的流程图,由流程图可以看出,概括为如下部分:第一部分:确定系统控制增益系数及反馈增益矩阵统控制增益系数和反馈增益矩阵用线性矩阵不等式的形式给出求解条件,其中线性矩阵不等式的求解可以使用MatlabLMI工具箱进行求解。在每个可能的切换拓扑都存在一个生成树,并且领航者所在的节点为根节点,并且跟随者的非线性动态函数f(xi(t))满足设计正定对称矩阵Z1,Z2和Z'1,Z'2;选择常数μ>0,α1>β1≥0,α2>0,β2>0及正定矩阵S使以下四个线性矩阵不等式成立:在拓扑下,是σ(t)所在跟随者信息交互图边上的权值,指向节点i边的个数(即入度)为定义入度矩阵邻接矩阵Laplacian矩阵定义Qσ(t)=Pσ(t)(Lσ(t)+Gσ(t))+(Lσ(t)+Gσ(t))TPσ(t),其中1N为N维均为1的列向量。设计反馈矩阵K=BTS-1,并且选择控制增益其中本文档来自技高网
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一种时滞非线性多智能体系统的协同追踪控制方法

【技术保护点】
一种时滞非线性多智能体系统的协同追踪控制方法,其特征在于:非线性多智能体系统由一个领航者和N个跟随者组成,第i个跟随者的动态模型是:x·i(t)=Axi(t)+Cf(xi(t))+Df(xi(t-τ(t)))+Bui(t),i=1,...,N]]>其中,分别表示第i个跟随者的n维状态向量、m维非线性动态函数向量、p维控制输入向量,是实数集,τ(t)是未知时滞,和是已知系统矩阵,领航者的动态模型是:x·0(t)=Ax0(t)+Cf(x0(t))+Df(x0(t-τ(t)))]]>其中是领航者状态变量;所述协同追踪控制方法包括如下步骤:步骤一:确定系统反馈增益矩阵K:K=BTS‑1其中,S是正定矩阵,S满足下列四个线性矩阵不等式成立:AS+SAT-μBBT+CZ1CT+DZ2DT+α1SρSρS-Z1<0]]>-β1SρSρS-Z2<0]]>AS+SAT+CZ1′CT+DZ2′DT-α2SρSρS-Z1&prime;<0]]>-β2SρSρS-Z2′<0]]>其中,ρ是使所有跟随者的非线性动态函数f(xi(t))满足的非负常数,其中为任意两个n维向量,Z1、Z2和Z′1、Z'2是正定对称矩阵,常数μ>0、α1>β1≥0、α2>0、β2>0;步骤二:确定系统控制增益系数c:c>μp1λ0]]>式中,i∈{1,...,N},其中,σ(t)是分段常值的信息交互图切换信号,满足[p1σ(t),...,piσ(t),...,pNσ(t)]T=(Lσ(t)+Gσ(t))-T1N,]]>Lσ(t)是t时刻跟随者的Laplacian矩阵,其中是指向第i个跟随者的其他跟随者的个数,是t时刻跟随者的信息交互图边上的权值;Gσ(t)=diag{giσ(t)},]]>是t时刻领航者与第i个跟随者的权值;1N为N维均为1的列向量;λ0是矩阵Qσ(t)的最小特征值,Qσ(t)=Pσ(t)(Lσ(t)+Gσ(t))+(Lσ(t)+Gσ(t))TPσ(t),i∈{1,...,N},步骤三:确定系统最小通信率其中,Γk=tk+1‑tk是时间间隔[tk,tk+1),tk是切换时间点;是信息通信时间,是通信间断点;其中τm是未知时滞τ(t)的上限,γ2=α2+β2,κ1=max{p1,1},κ2=max{eγ1τm,κ3},]]>其中κ3=max{1p0,1},p0=min{piσ(t)},]]>i∈{1,...,N};步骤四:确定分布式控制器ui(t):其中系统反馈增益矩阵K和系统控制增益系数c分别为步骤一和步骤二所求;步骤五:协同追踪一致:在满足步骤三所得到的最小通信率的基础上,将分布式控制器ui(t)输入到第i个跟随者的动态模型中,使所有跟随者的状态向量趋于领航者的状态向量,limt→∞||xi(t)‑x0(t)||=0,i=1,...,N。...

【技术特征摘要】
1.一种时滞非线性多智能体系统的协同追踪控制方法,其特征在于:非线性多智能体系统由一个领航者和N个跟随者组成,第i个跟随者的动态模型是:其中,分别表示第i个跟随者的n维状态向量、m维非线性动态函数向量、p维控制输入向量,是实数集,τ(t)是未知时滞,和是已知系统矩阵,领航者的动态模型是:其中:是领航者状态变量,表示领航者的m维非线性动态函数向量;所述协同追踪控制方法包括如下步骤:步骤一:确定系统反馈增益矩阵K:K=BTS-1其中,S是正定矩阵,S满足下列四个线性矩阵不等式成立:其中,ρ是使所有跟随者的非线性动态函数f(xi(t))满足的非负常数,其中为任意两个n维向量,Z1、Z2和Z′1、Z'2是正定对称矩阵,常数μ>0、α1>β1≥0、α2>0、β2>0;步骤二:确定系统控制增益系数c:式中,其中,σ(t)是分段常值的信息交互图切换信号,满足Lσ(t)是t时刻跟随者的Laplacian矩阵,其中是指向第i个跟随者的其他跟随者的个数,是t时刻跟随者的信息交互图边上的权值;是t时刻领航者与第i个跟随者的权值;1N为N维均为1的列向量;λ0是矩阵Qσ(t)的最小特征值,Qσ(t)=Pσ(t)(Lσ(t)+Gσ(t)...

【专利技术属性】
技术研发人员:赵春晖崔冰齐滨冯驰马铁东
申请(专利权)人:哈尔滨工程大学
类型:发明
国别省市:黑龙江;23

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