非连续多智能体系统的分布式非平滑饱和一致性控制方法技术方案

本发明专利技术涉及非连续多智能体系统的分布式非平滑饱和一致性控制方法。本发明专利技术建立具有非连续动力学性态和时变时滞的多智能体系统模型，引入广义的Lipschitz条件来线性化非连续的非线性函数；利用Filippov微分包含和测度选择定理得到非连续微分方程在Filippov意义下的解；通过有限时间稳定性定理，估算出受控误差系统达到稳定的时间上界，减少了控制成本；结合高斯误差函数和微分中值定理，近似模拟饱和效应，以降低控制信号的不平滑度和简化控制器的后续设计。

【技术实现步骤摘要】
非连续多智能体系统的分布式非平滑饱和一致性控制方法
本专利技术涉及信息技术
，尤其是指非连续多智能体系统的分布式非平滑饱和一致性控制方法。
技术介绍
分布式人工智能是人工智能领域一个重要的研究方向，而多智能体系统(MAS)则是其一个主要的分支。随着计算机技术、网络通信技术等的高速发展，对应MAS的相关研究已经成为信息科学领域一个新兴的研究方向。由于智能体具有很强的自治性和适应性，使得越来越多的学者开始关注其理论及应用方面的研究。在电子商务、智能交通、多机器人系统等诸多领域已经广泛应用了MAS的相关理论。近年来，从控制角度对MAS进行分析与研究已经成为国内外众多研究人员关注的热点，特别是在MAS集群运动控制和协同控制方面取得了很大的进展。在多智能体分布式协同合作控制问题中，一致性问题作为研究多智能体集群行为的基础，具有重要的现实意义和理论价值。包括生物科学、物理科学、系统与控制科学、计算机科学等各个领域都对一致性问题从不同层面进行了深入分析。简要阐述MAS一致性问题，就是系统中各个智能体利用自身的本质状态信息和其邻接节点的状态信息通本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.非连续多智能体系统的分布式非平滑饱和一致性控制方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤一：建立具有非连续动力学性态和时变时滞的多智能体系统模型，并针对所述多智能体系统模型确定一致性目标；/n步骤二：根据所述多智能体系统和一致性目标来建立多智能体误差系统模型；/n步骤三：根据多智能体误差系统模型来建立具有积分环节的控制策略和具有负反馈环节的控制策略，来实现多智能体系统的有限时间一致性；/n步骤四：根据所述具有积分环节的控制策略、具有负反馈环节的控制策略选用利用微分中值定理简化后的高斯误差函数来模拟饱和效应，以降低控制信号的不平滑度；/n步骤五：分别获取所述多智能体系统模型在所述具有积分环节的...

【技术特征摘要】
1.非连续多智能体系统的分布式非平滑饱和一致性控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：建立具有非连续动力学性态和时变时滞的多智能体系统模型，并针对所述多智能体系统模型确定一致性目标；
步骤二：根据所述多智能体系统和一致性目标来建立多智能体误差系统模型；
步骤三：根据多智能体误差系统模型来建立具有积分环节的控制策略和具有负反馈环节的控制策略，来实现多智能体系统的有限时间一致性；
步骤四：根据所述具有积分环节的控制策略、具有负反馈环节的控制策略选用利用微分中值定理简化后的高斯误差函数来模拟饱和效应，以降低控制信号的不平滑度；
步骤五：分别获取所述多智能体系统模型在所述具有积分环节的控制策略和简化后的高斯误差函数的作用下、所述具有负反馈环节的控制策略和简化后的高斯误差函数的作用下有限时间全局一致的充分条件和稳定时间上界。


2.如权利要求1所述的非连续多智能体系统的分布式非平滑饱和一致性控制方法，其特征在于，所述具有非连续动力学性态和时变时滞的多智能体系统模型为：



其中表示第i个智能体的状态变量；内联矩阵D,B分别为正定和负定；f(·):Rn→Rn是一个非线性非连续的向量值函数；时变时延τ(t)是一个有界正值函数，


3.如权利要求1所述的非连续多智能体系统的分布式非平滑饱和一致性控制方法，其特征在于，所述一致性目标的表达式为：



其中s(t)＝[s1(t),s2(t),…,sn(t)]T∈Rn。


4.如权利要求1所述的非连续多智能体系统的分布式非平滑饱和一致性控制方法，其特征在于，所述多智能体误差系统模型为：



其中h(ei(t-τ(t)))＝f(xi(t-τ(t)))-f(s(t-τ(t))),i＝1,2,…,N；误差向量


5.如权利要求1所述的非连续多智能体系统的分布式非平滑饱和一致性控制方法，其特征在于，所述具有积分环节的控制策略和具有负反馈环节的控制策略的分布式控制策略分别为：






其中sign(·)表示符号函数，控制向量控制强度c1,c2,c...

【专利技术属性】
技术研发人员：汤泽，王佳枫，王艳，纪志成，
申请(专利权)人：江南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32