基于滑模的线性多智能体系统执行器故障的容错控制方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于滑模控制的线性多智能体系统的跟踪容错控制方法。考虑线性多智能体跟踪系统存在外部干扰的情况下发牛执行器故障，基于滑模控制方法并结合自适应控制，提出一种容错控制方法。针对智能体可能发生的执行器部分失效故障，并根据多智能体之间的通信拓扑定义了状态量误差变量，基于误差变量设计了积分滑模面，并给出滑动模态渐进稳定的充分条件，随后运用自适应方法估计了执行器故障的未知上界，并提出了滑模容错控制器保证多智能体系统的跟踪稳定性。本发明专利技术根据多智能体之间的状态误差变量设汁了一种积分滑模面，增强了系统的鲁棒性，提出了容错控制律能够在系统具有执行器部分失效故障和外部干扰时有良好的容错能力，提高了多智能体系统的跟踪稳定性。本发明专利技术用于带有执行器失效故障和外部干扰的线性多智能体系统的容错控制。

Fault Tolerant Control Method for Actuator Fault of Linear Multi-Agent System Based on Sliding Mode

The invention discloses a tracking fault-tolerant control method for a linear multi-agent system based on sliding mode control. A fault-tolerant control method is proposed based on sliding mode control and adaptive control, considering the fault of starter actuator in the presence of external interference in linear multi-agent tracking system. Aiming at the possible actuator partial failure faults, the state error variables are defined according to the communication topology between multi-agents, the integral sliding surface is designed based on the error variables, and the sufficient conditions for progressive stability of sliding mode are given. Then the unknown upper bound of actuator faults is estimated by adaptive method, and a sliding mode fault-tolerant controller is proposed to guarantee multi-intelligence. Tracking stability of body system. According to the state error variables between multi-agents, an integral sliding surface is designed to enhance the robustness of the system, and a fault-tolerant control law is proposed, which has good fault-tolerant ability when the system has actuator failure and external disturbance, and improves the tracking stability of the multi-agent system. The invention is used for fault-tolerant control of linear multi-agent system with actuator failure and external interference.

【技术实现步骤摘要】
基于滑模的线性多智能体系统执行器故障的容错控制方法
本专利技术涉及一种基于滑模的线性多智能体系统的容错控制方法，属于多智能体系统控制领域。
技术介绍
随着控制理论的飞速发展，单个智能体的控制技术逐渐趋于成熟。近些年里，计算机网络的广泛应用和人工智能技术的不断发展，含有多个个体的多智能体系统引起人们极大的研究热情，这很大程度上归结于多智能体系统能通过智能体之间的相互协调完成相对复杂的任务，在节约成本的同时更加有效地完成单一系统无法完成的任务。鉴于多智能体系统具有更广泛的任务领域、更高的效率等优点，目前已应用于诸多领域，如机器人、无人机编队控制，自动化交通控制，复杂的工业过程控制等。目前关于多智能体系统的研究成果主要在一致性、跟踪及编队控制方面，但这些结论都是建立在智能体不发生任何故障的假设之上。在复杂多智能体系统中执行器数量众多且分布结构复杂，是实现全局目标的重点，一旦部分智能体的执行器发生故障，故障对单个智能体的负面影响可能会通过多智能体之间的通讯拓扑放大到全局，影响整个系统的性能甚至导致任务失败。因此，对多智能体系统的容错控制研究有重要的实际意义。滑模控制是一类特殊的非线性控制，且本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于滑模的线性多智能体系统的容错控制方法，其特征在于：考虑到多智能体之间的通讯拓扑结构以及单个智能体可能存在的执行器部分失效故障，结合自适应控制和滑模控制，提出了一种自适应滑模跟踪容错控制方法，使得多智能体系统在发生故障后仍然能够实现跟踪稳定性，并保持良好的动态品质，根据多智能体之间的通讯拓扑结构，首先定义一个状态误差变量，并基于状态误差变量设计了积分滑模面，增加系统的鲁棒性，通过自适应方法估计故障信息的未知上界，进而设计相应的滑模容错控制器，具体步骤如下：步骤1)获取多智能体系统的控制模型、执行器故障模型以及通讯拓扑结构：步骤1.1)领导者控制模型如式(1)所示：

【技术特征摘要】
1.一种基于滑模的线性多智能体系统的容错控制方法，其特征在于：考虑到多智能体之间的通讯拓扑结构以及单个智能体可能存在的执行器部分失效故障，结合自适应控制和滑模控制，提出了一种自适应滑模跟踪容错控制方法，使得多智能体系统在发生故障后仍然能够实现跟踪稳定性，并保持良好的动态品质，根据多智能体之间的通讯拓扑结构，首先定义一个状态误差变量，并基于状态误差变量设计了积分滑模面，增加系统的鲁棒性，通过自适应方法估计故障信息的未知上界，进而设计相应的滑模容错控制器，具体步骤如下：步骤1)获取多智能体系统的控制模型、执行器故障模型以及通讯拓扑结构：步骤1.1)领导者控制模型如式(1)所示：其中，x0(t)∈Rn是领导者的状态量，r0(t)∈Rm是领导者的控制输入；步骤1.2)跟随者控制模型如式(2)所示：其中，xi(t)∈Rn和ui(t)∈Rm表示第i(i＝1，2，...，N)个跟随者的状态量和控制输入，是给定的系统矩阵，且(A，B)是稳定的，fi(t)∈Rm表示第i个跟随者受到的外界干扰，且满足是已知的正常数；步骤1.3)执行器故障模型如式(3)所示：其中，ui(t)是执行器输入，是带有失效故障的执行器输出，ρi(t)＝diag{ρi1(t)，ρi3(t)，...，ρim(t)}∈Rm×m是第i个跟随者的执行器失效矩阵，失效因子ρip(t)，p＝1，2，...m是未知时变且有界的，当ρip(t)＝0时，表示第i个跟随者的第p个执行器未发生故障，当0＜ρip(t)＜1时，表示第i个跟随者的第p个执行器发生了部分失效故障，当ρip(t)＝1时，表示第i个跟随者的第p个执行器完全失效，这里不考虑这种情况；因此，发生执行器部分失效故障的智能体模型可描述为：步骤1.4)多智能体系统的通讯拓扑结构：考虑包含一个领导者(标记为0)和N个跟随者(标记为i＝1，...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨蒲，王玉霞，疏琪堡，
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