有限时间观测器下的多智能体系统一致性滑模控制算法技术方案

本发明专利技术公开了一种有限时间观测器下的多智能体系统一致性滑模控制算法。考虑存在不确定性和未知扰动的二阶非线性多智能体系统，针对其速度信息难以获取的特性，首先提出了一种有限时间观测器，可以在不获取速度信息的条件下对扰动进行有效估计和补偿。通过采用反步法实现对观测器系统的降阶设计，控制器结构更加清晰，观测器估计更加快速。根据多智能体之间的相对状态信息，定义了一致性误差变量。然后基于终端滑模控制，提出了改进的积分非奇异终端滑模控制，通过增加一个积分环节形成二阶滑模面，设计了滑模控制律。本发明专利技术可用于一类具有不确定性和扰动的二阶非线性多智能体系统的一致性控制实现问题。的一致性控制实现问题。的一致性控制实现问题。

【技术实现步骤摘要】
有限时间观测器下的多智能体系统一致性滑模控制算法


[0001]本专利技术涉及一种有限时间观测器下的多智能体系统一致性滑模控制算法，属于多智能体系统的一致性控制


技术介绍

[0002]随着社会、通信、人工智能等的快速发展，多智能体系统已成为控制工程领域的研究热点。由于智能体之间个体的协作与配合，它可以完成个体难以完成的复杂任务。自多智能体系统的概念诞生以来，其在工程应用中的实用性，灵活性，高效性便引发热烈关注。为了确保多智能体系统在实际应用中的稳定性与安全性，首先要提高系统的鲁棒性，而多智能体系统的一致性目标是最基本的问题之一。一致性目标是指，在多智能体系统的运行过程中，各个智能体之间能够在一定的控制律作用下，实现信息交互，最终达到同一个期望值。一致性研究在机器人协同，无人机编队，移动传感器网络等多个工程领域都有所体现，具有重要的研究意义。
[0003]然而，在实际的工程应用中，由于多智能体在硬件规模上是单个体系统的倍增，因此其受到不确定性和扰动的可能性也相应地倍增。以无人机集群系统为例，在无人机编队执行任务的过程中，每个无人机本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.本方法设计了处理带有不确定性和扰动的二阶非线性多智能体系统的一致性控制算法，其特点在于：针对二阶系统速度状态不可测及干扰未知的情况，设计了有限时间扰动观测器，在不获取速度信息的条件下实现了对干扰的快速估计与补偿。在终端滑模控制的基础上，针对滑模控制不可避免的抖振问题，设计了二阶积分滑模面，极大的削弱了抖振问题。相较于常规的终端滑模控制，该控制律具有更快的收敛速度，且收敛时间有限，具有更高的鲁棒性。针对一种有限时间观测器下的多智能体系统一致性滑模控制，包括如下具体步骤：步骤1)确定多智能体系统动力学模型，包括如下步骤：步骤1.1)确定领导者的动力学模型如(1)所示：其中，分别表示领导者的位置和速度状态；为控制输入；步骤1.2)确定带有不确定性和扰动的跟随者i(i＝1，2，
…
，n)的动力学模型如(2)所示：其中，分别表示第i个跟随者智能体的位置和速度状态；为第i个智能体的控制输入；f
i
(x
i
(t)，v
i
(t)，t)表示第i个智能体的固有非线性动态函数；表示第i个智能体的不确定性及扰动总和；步骤1.3)针对固有非线性动态函数f
i
(x
i
(t)，v
i
(t)，t)和不确定性及扰动总和进行合理假设：其中，κ，χ，均为非负常数；步骤2)确定多智能体系统的通信拓扑结构：考虑一个多智能体系统包含一个领导者和n个跟随者，其中领导者标记为0，跟随者标记为i(i＝1，2，
…
n)；该通信网络可以通过拓扑图来进行描述，其中，表示节点集合，表示边集合，表示邻接矩阵；定义子系统拓扑图G＝(V，E，A)表示跟随者之间的通信网络，相应地，V＝{1，2，...，n}表示节点集合，表示边集合，A表示邻接矩阵；如果存在有向边从节点j指向节点i，即节点i能够从节点j获取信息，那么(v
j
，v
i
)∈E，a
ij
＞0；否则，a
ij
＝0；定义节点i的入度为则拓扑图G的入度矩阵可表示为D＝diag{d1，d2，
…
，d
n
}。拉普拉斯矩阵表示为L＝[l
ij
]
n
×
n
＝D
‑
A，其中当i＝j时，l
ij
＝d
i
；当i≠j时，l
ij
＝
‑
a
ij
；定义领导者和跟随者之间的邻接矩阵为B＝diag{b1，b2，
…
，b
n
}，如果跟随者i能够直接从领导者获取信息，那么b
i
＞0；否则，b
i
＝0；步骤3)构造有限时间扰动观测器，包括如下步骤：步骤3.1...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨蒲，丁羽，沈子薇，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：