领导-跟随型多智能体系统的有限时间鲁棒故障诊断设计方法技术方案

本发明专利技术公开了一种领导‑跟随型多智能体系统的有限时间鲁棒故障诊断设计方法，首先构建具有领导者的多智能体系统连接图并以有向图表示，得出跟随者的Laplacian矩阵L和领导者的邻接矩阵G；再建立每个节点飞行控制系统的状态方程和输出方程，并将状态向量与故障向量增广为新的向量；针对每个节点，根据构建的有向图，构造基于有向图的分布式误差方程与全局误差方程，并基于有限时间鲁棒控制，构造飞行控制系统的有限时间故障诊断观测器，对基于有向图的多智能体执行器故障进行有限时间故障诊断。本发明专利技术对控制系统中任意一个节点出现的故障或多个节点同时出现故障时实行有效准确的有限时间在线诊断和故障估计。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于应用于多智能体系统
，具体涉及一种领导-跟随型多智能体系统的有限时间鲁棒故障诊断设计方法。
技术介绍
对于控制系统来说，在分析或者设计的过程中，一个系统的稳定性处于优先考虑的地位。这取决于不稳定的系统，在实际中其实是不能应用的。一般情况下，我们在控制领域中常说的稳定性，例如Lyapunov稳定和BIBO(bounded-input-bounded-output)稳定都属于渐近稳定。渐近稳定的实质即，观察一个系统在初始状态下受到扰动之后，当时间t趋近无穷大时，系统状态能否无限接近平衡点。需要注意的是，上述的传统意义上的稳定性理论，所关注的系统行为，都是对于在无限长的时间区间来讨论的。系统的状态并不被限定在一个界内，只要它有界即可。也就是说，这些传统的稳定性理论，所刻画的仅仅是系统的稳态性能，而对于暂态性能其实不做要求。这就会造成，如一个系统是渐近稳定的，但是它的暂态性能却很差从而使工程中根本无法使用，并且其无限长的收敛时间也将限制其在实际工程中需快速机动控制的情况中的应用。本专利中提到的有限时间稳定即FTS(finite-timestability)，即是区别于传统意义下的稳定，着重于系统的暂态性能和收敛性能而提出的一个稳定性概念。FTS预先给定了一个有限的时间区间和一个特定的界限，在这个时间区间内，控制系统的状态将会一直保持在这个界限内并且相对于无限长的时间区间可在有限时间内收敛至稳定平衡点。对于有限时间稳定，有三个要素,包括(1)一个有限的时间区间,(2)对于初始条件的界限和(3)希望系统状态始终保持的界限。随着飞行控制系统的发展，需要多智能体协同完成任务的情况层出不穷，基于多智能体系统MAS(Multi-AgentSystems)技术的研究也得到了越来越多的重视和研究。而MAS精密和复杂的特性，使针对其的故障诊断的理论研究自然也要多加重视。故障诊断技术可分为故障检测、故障分离和故障估计三个部分。故障诊断技术主要用来提高系统运行的可靠性和降低系统运行的风险。其通过对系统运行状况进行监测来判断是否有故障发生，同时确定故障发生的具体信息，例如时间、位置和大小等。由于多智能体系统，特别是飞行控制系统的编队飞行，是一项高耗费高投入的技术，针对其的故障诊断技术必须要有准确性和快速性。这就对故障诊断的暂态性能和收敛性能都作出了要求。而本专利提出的领导-跟随型多智能体系统的有限时间鲁棒故障诊断设计方法正是针对该种情况完成的研究，具有具有十分重要的理论研究价值和广阔的应用前景。
技术实现思路
专利技术目的：本专利技术是为解决现有问题而提供的领导-跟随型多智能体系统的有限时间鲁棒故障诊断设计方法，本专利技术通过有限时间鲁棒控制的方法，设计了有限时间分布式故障诊断观测器，可在理论上抑制外界时变干扰对故障诊断的影响，并可保证故障诊断的暂态性能和收敛性能，即对控制系统中任意一个节点出现的故障或多个节点同时出现故障时实行有效准确的有限时间在线诊断和故障估计。技术方案：本专利技术的具体技术方案如下：一种领导-跟随型多智能体系统的有限时间鲁棒故障诊断设计方法，包括如下具体步骤：第一步：构建具有领导者的多智能体系统连接图并以有向图表示，得出跟随者的Laplacian矩阵L和领导者的邻接矩阵G；第二步：建立每个节点飞行控制系统的状态方程和输出方程，并将状态向量与故障向量增广为新的向量；第三步：针对每个节点，根据构建的有向图，构造基于有向图的分布式误差方程与全局误差方程，并基于有限时间鲁棒控制，构造飞行控制系统的有限时间故障诊断观测器；第四步：利用上述求得的有限时间故障诊断观测器对基于有向图的多智能体执行器故障进行有限时间故障诊断。进一步的，所述第一步中，得出跟随者的Laplacian矩阵L和领导者的邻接矩阵G的具体方法为：设由若干个顶点ν和若干个边ε组成一个完整的领导者-跟随者有向图，顶点ν0表示领导者0；顶点νi表示第i个跟随者，i∈(1～N)；边(νi,νj)用来表示跟随者j可以接收跟随者i的信息，反之不可以；定义A＝[aij]∈Rn×n表示该有向图的加权邻接矩阵，其中aij表示每条边的权重；若(νi,νj)∈ε，则aij＞0，否则aij＝0；aii＝0；定义该有向图的领导者的邻接矩阵为G，其中G＝diag(g1,…,gN),定义跟随者的Laplacian矩阵L＝G-A。进一步的，第一步所述的有向图是指多智能体系统连接图中的每条边都具有连接方向。进一步的，所述第二步中，具体方法为对于每个跟随者节点，建立具有故障的系统模型并增广：针对领导者0的动态方程：针对跟随者i的动态方程：上述方程中，xi(t)和yi(t)分别是每个跟随者节点的状态向量和输出向量，ui(t)是各个跟随者节点的控制输入向量；A、B、C分别为所述飞行控制系统的状态矩阵、输入矩阵、输出矩阵，矩阵H是故障分布矩阵，矩阵D1为所述每i个跟随者节点飞行控制系统的输入扰动的分布矩阵；fi(t)为系统故障，ωi(t)为外界时变扰动向量，且对任意的ω(t)，有ωT(t)ω(t)≤d1(d1≥0)；是故障的微分，且对任意的有(d2≥0)，其中d1、d2为两个非负标量；对于增广后的状态方程，新的状态向量为状态矩阵输入扰动矩阵故障分布矩阵进一步的，第二步所述的每个节点飞行控制系统的状态方程和输出方程，其实现方法是对非线性飞行控制系统在线工作点进行线性化所得到。进一步的，所述第三步中，构造飞行控制系统的有限时间故障诊断观测器为：其中，其中y0(t)和分别是领导者节点的故障诊断观测器测量输出向量和估计输出向量；是每个跟随者节点故障诊断观测器的测量输出向量；观测器矩阵其中，适维矩阵R和F是所述的故障诊断观测器的增益矩阵；增广后的观测器状态向量将采集到的各个节点飞行控制系统的输出数据送入上述的故障诊断观测器，得到观测器的状态向量，从而得到各个节点的故障估计值以此来对飞行控制系统执行器故障进行在线估计；其中是每个跟随者节点故障诊断观测器的状态向量，是每个跟随者节点系统的执行器故障估计值。进一步的，所述适维矩阵R和F的具体设计方法如下：首先，假设令状态估计误差故障估计误差输出估计误差则对于第i个跟随者节点，有局部增广状态估计误差向量为：则第i个跟随者节点的局部增广状态估计误差方程表示为：其次，令则：然后，将局部误差方程转为全局误差方程，首先定义全局变量：全局增广状态估计误差向量为全局输出估计误差向量为全局扰动向量为全局故障估计误差向量为基于有向图理论，引入克罗内克积，得到的全局误差状态空间表达式为：其中IN为一个N×N的单位矩阵。进一步的，所述全局误差动态系统满足：1)当v(t)＝0时，系统有限时间稳定，即对于有限时间参数(c1,c2,T,R0,d1,d2)，其中c1＜c2,R0＞0，c1,c2,d1,d2均为标量，R0为给定的矩阵可取为单位矩阵；系统在满足的条件下：2)当v(t)≠0时，由对任意的ω(t)和有ωT(t)ω(t)≤d1，且取此时系统有限时间有界，且存在标量γ＞0，T＞0使系统满足：进一步的，所述有限时间鲁棒故障诊断观测器增益矩阵R和F，通过求解如下的线性矩阵不等式获取：对于给定的有限时间参数(c1,c2,T,R0＝I,d1,d2)和标量γ＞0，α＞0，λ1＞0，λ2＞本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种领导‑跟随型多智能体系统的有限时间鲁棒故障诊断设计方法，其特征在于：包括如下具体步骤：第一步：构建具有领导者的多智能体系统连接图并以有向图表示，得出跟随者的Laplacian矩阵L和领导者的邻接矩阵G；第二步：建立每个节点飞行控制系统的状态方程和输出方程，并将状态向量与故障向量增广为新的向量；第三步：针对每个节点，根据构建的有向图，构造基于有向图的分布式误差方程与全局误差方程，并基于有限时间鲁棒控制，构造飞行控制系统的有限时间故障诊断观测器；第四步：利用上述求得的有限时间故障诊断观测器对基于有向图的多智能体执行器故障进行有限时间故障诊断。

【技术特征摘要】
1.一种领导-跟随型多智能体系统的有限时间鲁棒故障诊断设计方法，其特征在于：包括如下具体步骤：第一步：构建具有领导者的多智能体系统连接图并以有向图表示，得出跟随者的Laplacian矩阵L和领导者的邻接矩阵G；第二步：建立每个节点飞行控制系统的状态方程和输出方程，并将状态向量与故障向量增广为新的向量；第三步：针对每个节点，根据构建的有向图，构造基于有向图的分布式误差方程与全局误差方程，并基于有限时间鲁棒控制，构造飞行控制系统的有限时间故障诊断观测器；第四步：利用上述求得的有限时间故障诊断观测器对基于有向图的多智能体执行器故障进行有限时间故障诊断。2.根据权利要求1所述的领导-跟随型多智能体系统的有限时间鲁棒故障诊断设计方法，其特征在于：所述第一步中，得出跟随者的Laplacian矩阵L和领导者的邻接矩阵G的具体方法为：设由若干个顶点ν和若干个边ε组成一个完整的领导者-跟随者有向图，顶点ν0表示领导者0；顶点νi表示第i个跟随者，i∈(1～N)；边(νi,νj)用来表示跟随者j可以接收跟随者i的信息，反之不可以；定义A＝[aij]∈Rn×n表示该有向图的加权邻接矩阵，其中aij表示每条边的权重；若(νi,νj)∈ε，则aij＞0，否则aij＝0；aii＝0；定义该有向图的领导者的邻接矩阵为G，其中G＝diag(g1,…,gN),定义跟随者的Laplacian矩阵L＝G-A。3.根据权利要求1所述的领导-跟随型多智能体系统的有限时间鲁棒故障诊断设计方法，其特征在于：第一步所述的有向图是指多智能体系统连接图中的每条边都具有连接方向。4.根据权利要求1所述的领导-跟随型多智能体系统的有限时间鲁棒故障诊断设计方法，其特征在于：所述第二步中，具体方法为对于每个跟随者节点，建立具有故障的系统模型并增广：针对领导者0的动态方程：针对跟随者i的动态方程：x·i(t)=Axi(t)+Bui(t)+Hfi+D1ωi(t)yi(t)=Cxi(t)⇒z·i(t)=A‾zi(t)+B‾ui(t)+D‾1ωi+I‾rf·i(t)yi(t)=C‾zi(t)---(2)]]>上述方程中，xi(t)和yi(t)分别是每个跟随者节点的状态向量和输出向量，ui(t)是各个跟随者节点的控制输入向量；A、B、C分别为所述飞行控制系统的状态矩阵、输入矩阵、输出矩阵，矩阵H是故障分布矩阵，矩阵D1为所述每i个跟随者节点飞行控制系统的输入扰动的分布矩阵；fi(t)为系统故障，ωi(t)为外界时变扰动向量，且对任意的ω(t)，有ωT(t)ω(t)≤d1(d1≥0)；是故障的微分，且对任意的有(d2≥0)，其中d1、d2为两个非负标量；对于增广后的状态方程，新的状态向量为状态矩阵输入扰动矩阵故障分布矩阵5.根据权利要求1所述的领导-跟随型多智能体系统的有限时间鲁棒故障诊断设计方法，其特征在于：第二步所述的每个节点飞行控制系统的状态方程和输出方程，其实现方法是对非线性飞行控制系统在线工作点进行线性化所得到。6.根据权利要求1所述的领导-跟随型多智能体系统的有限时间鲁棒故障诊断设计方法，其特征在于：所述第三步中，构造飞行控制系统的有限时间故障诊断观测器为：其中，其中y0(t)和分别是领导者节点的故障诊断观测器测量输出向量和估计输出向量；是每个跟随者节点故障诊断观测器的测量输出向量；观测器矩阵其中，适维矩阵R和F是所述的故障诊断观测器的增益矩阵；增广后的观测器状态向量将采集到的各个节点飞行控制系统的输出数据送入上述的故障诊断观测器，得到观测器的状态向量，从而得到各个节点的故障估计值以此来对飞行控制系统执行器故障进行在线估计；其中是每个跟随者节点故障诊断观测器的状态向量，是每个跟随者节点系统的执行器故障估计值。7.根据权利要求1所述的领导-跟随型多智能体系统的有限时间鲁棒故障诊断设计方法，其特征在于：所述适维矩阵R和F的具体设计方法如下：首先，假设令状态估计误差故障估计误差输出估计误差则对于第i个跟随者节点，有局部增广状态估计误差向量为：ezi(t)=z^i(t)-zi(t)=x^i(t)-xi(t)f^i(t)-fi(t)=exi(t)efi(t)---(5)]]>则第i个跟随者节点的局部增广状态估计误差方程表示为：e·zi(t)=A‾ezi(t)-R‾(Σj∈(1...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈星星，张柯，姜斌，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32