一种针对传输时滞的多智能体协同控制方法和装置制造方法及图纸

本申请涉及一种针对传输时滞的多智能体协同控制方法和装置，属于多智能体控制技术领域，所述方法中将有向网络拓扑思想引入至多智能体系统中的智能体间的信息交互中，并构建智能体的二阶动力学系统模型将智能体内部状态模型化，进而建立包含传输时滞的多智能体系统的跟踪误差方程，再利用李雅普诺夫稳定性理论和有限时间稳定理论对跟踪误差方程进行分析，得出稳定性控制条件，从而可以通过稳定性控制条件求解得到能够实现多智能体系统在有限时间内达到一致性稳定的控制增益系数。间内达到一致性稳定的控制增益系数。间内达到一致性稳定的控制增益系数。

【技术实现步骤摘要】
一种针对传输时滞的多智能体协同控制方法和装置


[0001]本申请涉及多智能体控制
，尤其涉及一种针对传输时滞的多智能体协同控 制方法和装置。

技术介绍

[0002]随着自动控制系统技术的发展，多智能体系统的研究和应用呈现出迅猛发展的势头。 多智能体系统可以包含有多个智能体，每个智能体可以单独控制，独立运行，不同智能体间 也可以存在信息交互，相互影响，多智能体系统可以是无人机集群、多智能体系统等。
[0003]在多智能体系统中，多智能体的协同控制是当下系统控制中的一个重要研究方向， 其主要可以通过在不同环境下智能体间的信息交互来实现。然而，受交互网络的影响，智能 体间的信息交互过程中可能存在传输时滞、系统时延等网络问题，尤其是多智能体系统需要 进行动态调整时，信息交互存在延迟，多智能体系统难以在有限时间内实现一致稳定，无法 短时间达到平衡状态。
[0004]因此，日趋复杂的应用场景和商业需求对多智能体系统的协同控制提出了更高的要 求，故而目前亟需一种多智能体系统的系统控制方案，使得多智能体系统可以在存在传输时 滞、系统时延的网络状态下，在有限时间内实现一致稳定。

技术实现思路

[0005]为了保证多智能体系统内部在有限时间内达到一致性稳定，本申请实施例提供了一 种针对传输时滞的多智能体协同控制方法和装置。所述技术方案如下：第一方面，本申请实施例提供了一种针对传输时滞的多智能体协同控制方法，所述方法包括： 将多智能体系统中所有智能体分为一个领导者和多个跟随者，并利用有向拓扑网络生成所述 领导者和所述跟随者的信息交互关系；建立每个所述智能体的二阶动力学系统模型，并基于所述二阶动力学系统模型建立所述跟随 者和所述领导者间的跟踪误差方程；基于所述跟踪误差方程和所述信息交互关系，构建每个所述跟随者含传输时滞的控制输入方 程u
i
，所述控制输入方程u
i
包含待求解的控制增益系数；将所述控制输入方程u
i
代入所述跟踪误差方程，通过增广处理生成所述多智能体系统的系统 跟踪误差方程；通过李雅普诺夫稳定性理论和有限时间稳定理论对所述系统跟踪误差方程进行分析，生成所 述多智能体系统的稳定性控制条件；利用所述多智能体系统的稳定性控制条件对每个所述跟随者的控制输入方程u
i
进行求解，得 到所述跟随者对应的控制增益系数；将所述控制增益系数加载至每个所述跟随者的控制器中，以使所述控制器根据所述控制增益 系数控制所述跟随者。
[0006]基于上述技术方案，将多智能体系统的智能体状态模型化，通过数理分析得到智
能 体间的协同控制增益系数，可以利用个体控制器对智能体进行实时精确控制，从而可以有效 实现多智能体系统在有限时间内达到一致性稳定。
[0007]可选的，所述利用有向拓扑网络生成所述领导者和所述跟随者的信息交互关系，包 括：利用图论知识将所有所述智能体设置为有向拓扑网络中的节点；生成所述有向拓扑网络的邻接矩阵A＝[α
ij
]，其中，i与j为相邻的智能体，i,j＝1,2,...,n+1， 元素α
ij
＝1表示第i个智能体与第j个智能体之间存在信息交互，元素α
ij
＝0表示第i个智能 体与第j个智能体之间不存在信息交互。
[0008]基于上述技术方案，利用图论知识，将有向网络拓扑思想引入至多智能体系统中的 智能体的信息交互中，保证了多智能体系统中智能体增删时，其它智能体之间的信息交互不 受影响，更加符合多智能体系统建设的实际需求。
[0009]可选的，所述建立每个所述智能体的二阶动力学系统模型，并基于所述二阶动力学 系统模型建立所述跟随者和所述领导者间的跟踪误差方程，包括：基于所述领导者的内部状态x0(t)、状态变化量以及控制输入r0(t)，建立所述领导者的 二阶动力学系统模型：基于每个所述跟随者的内部状态x
i
(t)、状态变化量系统干扰w
i
(t)以及所述控制输入 方程u
i
(t)，建立每个跟随者的二阶动力学系统模型：基于所述领导者的内部状态和第i个跟随者的内部状态，设定所述第i个跟随者和所述领导 者的跟踪误差方程ξ
i
(t)＝x0(t)
‑
x
i
(t)
‑
f
i
(t)，其中，f
i
(t)为所述第i个跟随者的系统向量，
ꢀꢀ
为系统编队控制信号，C＝[10],
[0010]基于上述技术方案，通过建立二阶动力学系统模型，可以将智能体内部的复杂状态 模型化，并将多智能体系统的一致性稳定数据化为跟随者和领导者间的跟踪误差方程，从而 便于后续对智能体的状态变化和系统稳定进行快速有效地分析。
[0011]可选的，所述基于所述跟踪误差方程和所述信息交互关系，构建每个所述跟随者含传 输时滞的控制输入方程u
i
，包括：设定所述跟踪误差方程趋近于零，分析所述跟踪误差方程生成第i个跟随者的控制辅助项 利用所述控制辅助项和所述领导者的控制输入r0(t)，以及所述系统编队控制信号构 建所述第i个跟随者的控制输入方程建所述第i个跟随者的控制输入方程其中，K1、K2、K3为待
求解的控制增益系数。
[0012]基于上述技术方案，对跟踪误差方程进行分析，并结合领导者的控制输入和系统编 队控制信号来建立跟随者的控制输入方程，可以使得控制输入方程能够匹配跟随者的真实需 求。
[0013]可选的，所述将所述控制输入方程u
i
代入所述跟踪误差方程，通过增广处理生成所 述多智能体系统的系统跟踪误差方程，包括：将所述控制输入方程u
i
代入所述跟踪误差方程，并设定K2、K3为单位矩阵，得到跟踪误差 动态方程对所述跟踪误差动态方程进行增广处理，构建所述多智能体系统中的系统跟踪误差方程 其中，ξ＝col{ξ1,ξ2,...,ξ
n
}， w＝col{w1,w2,...,w
n
}，I
N
为N维单位矩阵，表示克罗内克积，L为所述邻接矩阵对应的拉 普拉斯矩阵。
[0014]可选的，所述稳定性控制条件为：如果存在常数γ＞0,d＞0，适维矩阵K和正定矩阵 P,Q,Z，满足Ω
11
＝A
T
P+PA+2P+Q+3A
T
ZA
‑
d
‑1e
‑
γd
Z
‑
γP+IΩ
22
＝
‑
(1
‑
d)Q
‑
d
‑1e
‑
γd
Z成立，且所述则当传输时滞d(t)满足 0＜d(t)＜d时，所述多智能体系统能够在有限时间内实现一致稳定，其中，中的元 素*表示与元素R对称的元素R
T
，分别为P,Z本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种针对传输时滞的多智能体协同控制方法，其特征在于，所述方法包括：将多智能体系统中所有智能体分为一个领导者和多个跟随者，并利用有向拓扑网络生成所述领导者和所述跟随者的信息交互关系；建立每个所述智能体的二阶动力学系统模型，并基于所述二阶动力学系统模型建立所述跟随者和所述领导者间的跟踪误差方程；基于所述跟踪误差方程和所述信息交互关系，构建每个所述跟随者含传输时滞的控制输入方程u
i
，所述控制输入方程u
i
包含待求解的控制增益系数；将所述控制输入方程u
i
代入所述跟踪误差方程，通过增广处理生成所述多智能体系统的系统跟踪误差方程；通过李雅普诺夫稳定性理论和有限时间稳定理论对所述系统跟踪误差方程进行分析，生成所述多智能体系统的稳定性控制条件；利用所述多智能体系统的稳定性控制条件对每个所述跟随者的控制输入方程u
i
进行求解，得到所述跟随者对应的控制增益系数；将所述控制增益系数加载至每个所述跟随者的控制器中，以使所述控制器根据所述控制增益系数控制所述跟随者。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用有向拓扑网络生成所述领导者和所述跟随者的信息交互关系，包括：利用图论知识将所有所述智能体设置为有向拓扑网络中的节点；生成所述有向拓扑网络的邻接矩阵A＝[α
ij
]，其中，i与j为相邻的智能体，i,j＝1,2,...,n+1，元素α
ij
＝1表示第i个智能体与第j个智能体之间存在信息交互，元素α
ij
＝0表示第i个智能体与第j个智能体之间不存在信息交互。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述建立每个所述智能体的二阶动力学系统模型，并基于所述二阶动力学系统模型建立所述跟随者和所述领导者间的跟踪误差方程，包括：基于所述领导者的内部状态x0(t)、状态变化量以及控制输入r0(t)，建立所述领导者的二阶动力学系统模型：基于每个所述跟随者的内部状态x
i
(t)、状态变化量系统干扰w
i
(t)以及所述控制输入方程u
i
(t)，建立每个跟随者的二阶动力学系统模型：基于所述领导者的内部状态和第i个跟随者的内部状态，设定所述第i个跟随者和所述领导者的跟踪误差方程ξ
i
(t)＝x0(t)
‑
x
i
(t)
‑
f
i
(t)，其中，f
i
(t)为所述第i个跟随者的系统向量，向量，为系统编队控制信号，4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述跟踪误差方程和所述信息交互关系，构建每个所述跟随者含传输时滞的控制输入方程u
i
，包括：设定所述跟踪误差方程趋近于零，分析所述跟踪误差方程生成第i个跟随者的控制辅
助项利用所述控制辅助项和所述领导者的控制输入r0(t)，以及所述系统编队控制信号构建所述第i个跟随者的控制输入方程构建所述第i个跟随者的控制输入方程其中，K1、K2、K3为待求解的控制增益系数。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述控制输入方程u
i
代入所述跟踪误差方程，通过增广处理生成所述多智能体系统的系统跟踪误差方程，包括：将所述控制输入方程u
i
代入所述跟踪误差方程，并设定K2、K3为单位矩阵，得到跟踪误差动态方程对所述跟踪误差动态方程进行增广处理，构建所述多智能体系统中的系统跟踪误差方程其中，ξ＝col{ξ1,ξ2,...,ξ
n
}，w＝col{w1,w2,...,w
n
}，I
N
为N维单位矩阵，表示克罗内克积，L为所述邻接矩阵对应的拉普拉斯矩阵...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊师洵，吕沁，
申请(专利权)人：南京辉强新能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：