基于动态事件触发的固定时间分布式优化方法技术

本发明专利技术公开了基于动态事件触发的固定时间分布式优化方法。该方法提出动态事件触发策略，并引入辅助动态变量，避免Zeno行为发生。基于事件触发策略，设计了分段式固定时间分布式优化算法，第一阶段采用局部成本函数的梯度信息，使每个机器人在固定时间内达到局部最优状态；第二阶段获取机器人在事件触发时刻的局部成本函数的海森矩阵以及邻居机器人的状态信息，通过事件触发通信更新控制输入，保证系统在固定时间内收敛至全局最优状态，且避免机器人间的持续通信。本发明专利技术不但有效节约了系统通信资源避免了Zeno行为，而且还能在固定时间内快速收敛至最优状态，提高了系统的控制精度和抗干扰能力。抗干扰能力。抗干扰能力。

【技术实现步骤摘要】
基于动态事件触发的固定时间分布式优化方法


[0001]本专利技术属于自动化控制
，涉及一种面向一阶多机器人系统的控制方法，具体涉及基于动态事件触发的固定时间分布式优化方法。

技术介绍

[0002]分布式优化对于多智能体系统协同控制有着非常重要的意义，应用十分广泛，如智能电网、传感器网络、智能交通网络控制等等。此类优化问题，通常可以转化为加和型目标函数的凸优化问题，通过个体间的局部信息交流进而完成整个系统成本函数的优化。
[0003]传统的分布式优化方法，通常采用有限时间分布式优化方法，使多机器人系统在有限时间内收敛达到一致，但是由于对稳定时间的估计受系统初始状态的影响，因此在实际应用中有限时间分布式优化方法存在一定限制。此外，考虑到通讯网络中带宽资源有限，多机器人系统伴随着控制的规模扩大化及任务复杂化，连续时间通信会给多机器人系统带来较大的负担，甚至会出现通信阻塞、冗余、掉包等现象，从而影响整个系统的稳定性。

技术实现思路

[0004]针对现有技术的不足之处，本专利技术提出基于动态事件触发的固定时间分布式优化方法，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于动态事件触发的固定时间分布式优化方法，其特征在于：具体包括以下步骤：步骤1、对于多机器人系统中的第i个机器人，设计其事件触发通信方案为：其中，s＝1,2...,s，表示事件触发的序列；Ω
i
(t)表示事件触发函数：其中，γ>0,h0>0,h2>0；表示第i个机器人在t时刻的位置状态误差；表示多机器人系统的位置状态总误差；和分别为机器人j和机器人i的事件触发时刻；θ
i
(t)是引入的辅助动态变量：其中，参数ζ>0，动态变量的初始值θ
i
(t)>0；仅当Ω
i
(t)>0时，第i个机器人接收其他机器人的状态信息，更新控制输入；步骤2、设计了分段式控制器，具体步骤如下：s2.1、第一阶段的控制器用于找出每个机器人在固定时间内的局部最优状态，设计局部最优控制器为：其中，f
i
(x
i
(t))表示机器人i在时间t时刻处的局部成本函数；u
1i
(t)为局部稳定控制器；，为f
i
(x
i
(t))的一阶导数；∈1、∈2、μ0、ν0均为正数；sig(...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕强，耿博媛，柴佳瑜，罗平，张波涛，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：