基于延时的群组耦合系统协同控制方法和装置制造方法及图纸

本申请涉及一种基于延时的群组耦合系统协同控制方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过群组耦合系统通信网络拓扑的邻接矩阵，以及邻接矩阵的拉普拉斯矩阵的最小正特征值的下界；得到群组耦合系统的时间滞量上界；控制群组耦合系统的实际时间滞量，使得实际时间滞量小于时间滞量上界；根据系统参数、中间变量和实际时间滞量，确定群组耦合系统的能量函数、集群响应速率和集群的位置直径；根据集群响应速率和集群的位置直径进行群组耦合系统的运动控制。本发明专利技术提出了基于系统通信网络结构决定的时延上界的集群准则，同时刻画耦合系统的集群响应速率、集群规模等状态，可提高复杂环境下多智能体系统自主协同的能力。

【技术实现步骤摘要】
基于延时的群组耦合系统协同控制方法和装置
本申请涉及自主控制
，特别是涉及一种基于延时的群组耦合系统协同控制方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着人工智能技术以及智能控制理论研究的不断发展，系统智能自主控制的创新研究出现在人类视野范围内，复杂系统已成为社会重点研究对象，而典型的复杂系统——多智能体系统中的协同控制问题无疑是智能系统发展的核心研究内容之一。其根本原因是它能够解决超出单个智能体能力的大型、复杂的现实问题，充分体现群体智慧带来的优势。随着现实需求的日益复杂，两种或几种系统耦合模式被借鉴，取长补短，进而优化多智能体系统的高可用性与可扩展性，以提高多智能体系统作业的准确性、全面性和可靠性。在现有的耦合复杂系统群集或同步控制技术中，通过假设条件直接忽视时间延迟对系统状态的影响，这种方式对于现实工程应用过于理想化。国内外已发表的关于耦合系统集群控制文献中，多数是通过假设系统中个体的运动不依赖对历史状态，这种人为理想化的假设不能精确刻画系统的发展规律甚至导致错误的系统，进而不能达到对系统群集控制的目的。因此，当考虑到系统时延时，现有的群组耦合系统协同控制技术存在系统刻画不准确的问题。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够将系统时延加入耦合系统刻画进而实现耦合系统协同控制的基于延时的群组耦合系统协同控制方法、装置、计算机设备和存储介质。一种基于延时的群组耦合系统协同控制方法，所述方法包括：构建群组耦合系统的状态演化方程，根据所述状态演化方程中的系统参数得到所述群组耦合系统通信网络拓扑的邻接矩阵，以及所述邻接矩阵的拉普拉斯矩阵的最小正特征值的下界；根据所述系统参数，得到中间变量，根据所述最小正特征值的下界，得到所述群组耦合系统的时间滞量上界；控制所述群组耦合系统的实际时间滞量，使得所述实际时间滞量小于所述时间滞量上界；根据所述系统参数、所述中间变量和所述实际时间滞量，确定所述群组耦合系统的能量函数；根据所述中间变量和所述实际时间滞量，确定集群响应速率，根据所述集群响应速率和所述能量函数，确定集群的位置直径；根据所述集群响应速率和所述集群的位置直径进行群组耦合系统的运动控制。在其中一个实施例中，还包括：构建群组耦合系统的状态演化方程为：其中，表示所述群组耦合系统中第个智能体在时刻的位置和速度；是一个正整数，表示空间维数；表示所述群组耦合系统中的群组集合；表示所述群组耦合系统中的第一个子群集合；表示所述群组耦合系统中的第二个子群集合；表示所述群组耦合系统中智能体总数；表示所述群组耦合系统中第一个子群中的智能体个数；分别表示每个子群内个体间可调节的耦合参数；是两个子群间的耦合强度；和是有界的非负常数，刻画了子群间的影响强度；是第一个子群和第二个子群中智能体的序号；是时间滞量；刻画了系统中子群内部的个体间的信息交互，其是个体间的度量距离的函数，即；是范数。根据所述状态演化方程中的系统参数得到所述群组耦合系统通信网络拓扑的邻接矩阵，以及所述邻接矩阵的拉普拉斯矩阵的最小正特征值的下界。在其中一个实施例中，构建群组耦合系统的状态演化方程，根据所述状态演化方程中的系统参数得到所述群组耦合系统通信网络拓扑的邻接矩阵为，其中：；表示所述邻接矩阵中的元素；基于Matlab的矩阵特征值计算，确定所述邻接矩阵的拉普拉斯矩阵最小正特征值的下界。在其中一个实施例中，还包括：根据所述系统参数以及所述最小正特征值的下界，得到中间变量和所述群组耦合系统的时间滞量上界，包括：其中，表示所述中间变量；表示所述最小正特征值的下界；表示所述时间滞量上界。在其中一个实施例中，还包括：根据所述系统参数、所述中间变量和所述实际时间滞量，计算以下计算中间变量：其中，，，，，表示所述计算中间变量；根据所述计算中间变量，确定所述群组耦合系统的能量函数为：其中，表示所述能量函数。在其中一个实施例中，还包括：根据所述中间变量和所述实际时间滞量，确定集群响应速率为：其中，表示所述集群响应速率；根据所述集群响应速率和所述能量函数，确定集群的位置直径为：其中，表示时间为时对应的能量函数值；表示初始时刻集群内任两个智能体的位置直径的最大值。在其中一个实施例中，还包括：所述群组耦合系统中包含两个子群。一种基于延时的群组耦合系统协同控制装置，所述装置包括：最小正特征值的下界确定模块，用于构建群组耦合系统的状态演化方程，根据所述状态演化方程中的系统参数得到所述群组耦合系统通信网络拓扑的邻接矩阵，以及所述邻接矩阵的拉普拉斯矩阵的最小正特征值的下界；时间滞量上界确定模块，用于根据所述系统参数，得到中间变量，根据所述最小正特征值的下界，得到所述群组耦合系统的时间滞量上界；并控制所述群组耦合系统的实际时间滞量，使得所述实际时间滞量小于所述时间滞量上界；能量函数确定模块，用于根据所述系统参数、所述中间变量和所述实际时间滞量，确定所述群组耦合系统的能量函数；集群响应速率和集群的位置直径控制模块，用于根据所述中间变量和所述实际时间滞量，确定集群响应速率，根据所述集群响应速率和所述能量函数，确定集群的位置直径；运动控制模块，用于根据所述集群响应速率和所述集群的位置直径进行群组耦合系统的运动控制。一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：构建群组耦合系统的状态演化方程，根据所述状态演化方程中的系统参数得到所述群组耦合系统通信网络拓扑的邻接矩阵，以及所述邻接矩阵的拉普拉斯矩阵的最小正特征值的下界；根据所述系统参数，得到中间变量，根据所述最小正特征值的下界，得到所述群组耦合系统的时间滞量上界；控制所述群组耦合系统的实际时间滞量，使得所述实际时间滞量小于所述时间滞量上界；根据所述系统参数、所述中间变量和所述实际时间滞量，确定所述群组耦合系统的能量函数；根据所述中间变量和所述实际时间滞量，确定集群响应速率，根据所述集群响应速率和所述能量函数，确定集群的位置直径；根据所述集群响应速率和所述集群的位置直径进行群组耦合系统的运动控制。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：构建群组耦合系统的状态演化方程，根据所述状态演化方程中的系统参数得到所述群组耦合系统通信网络拓扑的邻接矩阵，以及所述邻接矩阵的拉普拉斯矩阵的最小正特征值的下界；根据所述系统参数，得到中间变量，根据所述最小正特征值的下界，得到所述群组耦合系统的时间滞量上界；控制所述群组耦合系统的实际时间滞量，使得所述实际时间滞量小于所述时间本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于延时的群组耦合系统协同控制方法，其特征在于，所述方法包括：/n构建群组耦合系统的状态演化方程，根据所述状态演化方程中的系统参数得到所述群组耦合系统通信网络拓扑的邻接矩阵，以及所述邻接矩阵的拉普拉斯矩阵的最小正特征值的下界；/n根据所述系统参数，得到中间变量，根据所述最小正特征值的下界，得到所述群组耦合系统的时间滞量上界；/n控制所述群组耦合系统的实际时间滞量，使得所述实际时间滞量小于所述时间滞量上界；/n根据所述系统参数、所述中间变量和所述实际时间滞量，确定所述群组耦合系统的能量函数；/n根据所述中间变量和所述实际时间滞量，确定集群响应速率，根据所述集群响应速率和所述能量函数，确定集群的位置直径；/n根据所述集群响应速率和所述集群的位置直径进行群组耦合系统的运动控制。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于延时的群组耦合系统协同控制方法，其特征在于，所述方法包括：
构建群组耦合系统的状态演化方程，根据所述状态演化方程中的系统参数得到所述群组耦合系统通信网络拓扑的邻接矩阵，以及所述邻接矩阵的拉普拉斯矩阵的最小正特征值的下界；
根据所述系统参数，得到中间变量，根据所述最小正特征值的下界，得到所述群组耦合系统的时间滞量上界；
控制所述群组耦合系统的实际时间滞量，使得所述实际时间滞量小于所述时间滞量上界；
根据所述系统参数、所述中间变量和所述实际时间滞量，确定所述群组耦合系统的能量函数；
根据所述中间变量和所述实际时间滞量，确定集群响应速率，根据所述集群响应速率和所述能量函数，确定集群的位置直径；
根据所述集群响应速率和所述集群的位置直径进行群组耦合系统的运动控制。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建群组耦合系统的状态演化方程，根据所述状态演化方程中的系统参数得到所述群组耦合系统通信网络拓扑的邻接矩阵，以及所述邻接矩阵的拉普拉斯矩阵的最小正特征值的下界，包括：
构建群组耦合系统的状态演化方程为：



其中，表示所述群组耦合系统中第个智能体在时刻的位置和速度；是一个正整数，表示空间维数；表示所述群组耦合系统中的群组集合；表示所述群组耦合系统中的第一个子群集合；

表示所述群组耦合系统中的第二个子群集合；表示所述群组耦合系统中智能体总数；表示所述群组耦合系统中第一个子群中的智能体个数；分别表示每个子群内个体间可调节的耦合参数；是两个子群间的耦合强度；和是有界的非负常数，刻画了子群间的影响强度；是第一个子群和第二个子群中智能体的序号；是时间滞量；刻画了系统中子群内部的个体间的信息交互，其是个体间的度量距离的函数，即；是范数；
根据所述状态演化方程中的系统参数得到所述群组耦合系统通信网络拓扑的邻接矩阵，以及所述邻接矩阵的拉普拉斯矩阵的最小正特征值的下界。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述构建群组耦合系统的状态演化方程，根据所述状态演化方程中的系统参数得到所述群组耦合系统通信网络拓扑的邻接矩阵，以及所述邻接矩阵的拉普拉斯矩阵的最小正特征值的下界，包括：
构建群组耦合系统的状态演化方程，根据所述状态演化方程中的系统参数得到所述群组耦合系统通信网络拓扑的邻接矩阵为，其中：

；

表示所述邻接矩阵中的元素；
基于Matlab的矩阵特征值计算，确定所述邻接矩阵的拉普拉斯矩阵最小正特征值的下界。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述系统参数以及所述最小正特征值的下界，得到中间变量和所述群组耦合系统的时间滞量上界，包括：
根据所述系统参数以及所述最小正特征值的下界，得到中间变量和所述群组耦合系统的时间滞量上界，包括：

【专利技术属性】
技术研发人员：陈茂黎，刘易成，陈一蓬，王晓，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43