一种基于事件触发脉冲的多智能体一致性协同控制方法技术

本发明专利技术属于多智能体协同控制领域，具体涉及一种基于事件触发脉冲的多智能体一致性协同控制方法；该方法包括：构建非线性多智能体系统的构建通信拓扑；构建二阶离散系统中智能体的动力学模型并对系统进行初始化；设置非连续的饱和约束脉冲控制协议；各个智能体根据通信拓扑进行相互通讯，在通信过程中不断地获取邻居智能体的状态信息并保存自己的状态信息；在脉冲时刻采用非连续的饱和约束脉冲控制协议对所有智能体进行更新；在非脉冲时刻根据动力学模型对所有智能体进行更新；根据智能体的状态信息构建误差系统，当误差系统稳定时，各智能体达到一致性；本发明专利技术可实现以更快的速度和更少的事件触发器实现状态一致性。和更少的事件触发器实现状态一致性。和更少的事件触发器实现状态一致性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于事件触发脉冲的多智能体一致性协同控制方法


[0001]本专利技术属于多智能体协同控制领域，具体涉及一种基于事件触发脉冲的多智能体一致性协同控制方法。

技术介绍

[0002]在过去的几年里，多智能体系统(MASs)的共识因其重要的应用受到广泛关注，如机器人的协同控制，分布式传感器网络，生物和社会系统的群集现象，混沌电路网络等。MASs中智能体之间通过对应的拓扑规则实现信息交互，并在相应设计的控制律作用下完成需要实现的协同目标。在此过程中，控制策略是影响多智能体网络协同控制过程的至关重要的因素，其决定了多智能体网络实现协同任务的性能。在实现多智能体系统协同任务的过程中，诸如自适应控制、事件驱动控制、模型预测控制等协同控制方案为了达到各自的控制目的或性能相继被提出。然而，上述这些控制策略要求控制输入是连续的，并且在网络控制中，节点间的信息交互也需要是实时的。因此，在节约多智能体系统资源和提高系统收敛速度方面还有很大改进空间。
[0003]脉冲控制作为一类结构相对简单的不连续控制方法，已成功应用于许多学科。近年来，为了以更快的速度实现MASs的状态一致，已实现采用状态脉冲策略求解MASs的状态一致问题。许多学者通过脉冲控制方案得到了MASs的一致性准则，但脉冲控制仍有一些方面需要改进。例如，由于脉冲控制是周期性的，为了一致性可以以较快的速度实现，有些学者将固定脉冲瞬时的限制改为相邻脉冲时间窗的中心或左端点的间隔。虽然允许了更大的控制区域，但是脉冲出现的时间依旧限制于时间窗的设定，不够灵活。虽然这些脉冲方法对解决共识问题是有效的，但没有减少通信和计算成本。为了保证快速的收敛速度，脉冲频率必须设计得足够高。因此，结果趋于保守。与上述控制策略不同，基于事件触发的脉冲控制策略的触发时刻即脉冲输入时刻，该控制策略可以有效减少信息之间的传输次数、减少资源损耗。但是，大部分学者的工作仅聚焦于一阶动力学系统，对于二阶离散系统少有涉及。对于一般的二阶系统动力学模型，学者们大多集中在同时使用位置和速度测量数据来解决一致性问题。然而，在实际情况下，通常很难甚至不可能获得速度测量。在某些情况下，需要在不使用速度信息的情况下设计合适的控制协议。
[0004]同时考虑到瞬时的脉冲输入过高时会对系统造成影响，本专利技术中引入了输入饱和。输入饱和是由于物理执行器的控制力有限而产生的一种典型的控制约束。如果处理不当，可能会导致严重的性能下降甚至不稳定。因此，设计受输入饱和影响的一致性控制器对实际多智能体系统具有重要意义。

技术实现思路

[0005]针对现有技术存在的不足，本专利技术提出了一种基于事件触发脉冲的多智能体一致性协同控制方法，该方法包括：
[0006]S1：将非线性多智能体系统的各个智能体作为通信节点构建通信拓扑；
[0007]S2：根据代数图论构建二阶离散系统中智能体的动力学模型并对系统进行初始化；
[0008]S3：设置非连续的饱和约束脉冲控制协议；
[0009]S4：各个智能体根据通信拓扑进行相互通讯，在通信过程中不断地获取邻居智能体的状态信息并保存自己的状态信息；
[0010]S5：在脉冲时刻采用非连续的饱和约束脉冲控制协议对所有智能体的状态信息和速度信息进行更新；在非脉冲时刻根据动力学模型对所有智能体的状态信息和速度信息进行更新；
[0011]S6：根据各个智能体及其邻居智能体的状态信息构建误差系统，当误差系统稳定时，各智能体达到一致性。
[0012]优选的，构建通信拓扑的过程包括：
[0013]设G＝(V,E,A)是N阶无向图，其中是边集，V＝{1,2,...,N}表示节点集，N为系统中的节点总数，无向图具有非负元素的加权邻接矩阵A＝(a
ij
)
N
×
N
，其中a
ij
为节点i到节点j的有序对边的权值，当且仅当节点i和节点j之间没有边时，a
ij
＝0；根据无向图确定度矩阵D和拉普拉斯矩阵L，L＝D
‑
A，deg(
·
)表示对角化操作。
[0014]优选的，二阶离散系统中智能体的动力学模型表示为：
[0015][0016]其中，x
i
(n)表示第i个智能体在n时刻的位置，v
i
(n)表示第i个智能体在n时刻的速度，a表示第一系数，b表示第二系数，f(v
i
,n)表示与速度相关的非线性函数，sat(u
i
(n))表示第i个智能体的带约束的控制输入，表示第i个智能体在n时刻的第k个脉冲时刻，表示在时刻状态的变化量，表示在时刻速度的变化量，m1表示状态变量的脉冲增益常数，m2表示速度变量的脉冲增益常数。
[0017]优选的，非连续的饱和约束脉冲控制协议表示为：
[0018][0019]其中，u
i
(n)表示多智能体系统的脉冲输入，ζ表示脉冲增益，表示狄拉克函数，p
i
(n)表示联合状态误差，a
ij
表示节点i到节点j的有序对边的权值，N表示系统中的节点总数，N
i
表示智能体i的邻居智能体的集合,x
i
(n
‑
1)表示智能体i在时刻n的前一个时刻的状态变量，x
j
(n
‑
1)表示智能体i的邻居智能体j在时刻n的前一个时刻的速度变量。
[0020]优选的，步骤S5中，采用非连续的饱和约束脉冲控制协议对各个智能体及其邻居智能体的状态信息进行更新的过程包括：在脉冲时刻，判断系统是否满足触发函数，若满
足，则根据非连续的饱和约束脉冲控制协议计算控制输入，根据控制输入更新智能体状态信息；否则，保持智能体状态信息。
[0021]进一步的，触发函数表示为：
[0022][0023][0024]其中，f2(n)表示触发函数，表示中间参数，α表示误差系数，表示当时的联合状态误差，p
i
(n)表示n时刻的状态误差，n0表示初始脉冲时刻，ε表示触发常数。
[0025]优选的，步骤S5中，在非脉冲时刻根据动力学模型对各个智能体及其邻居智能体的状态信息进行更新的过程包括：在非脉冲时刻，根据动力学模型获取各智能体上一时刻的状态信息，各智能体根据上一时刻自己及其邻居智能体的状态信息更新自己当前状态信息。
[0026]优选的，误差系统表示为：
[0027][0028]其中，d(n)表示n时刻所有智能体的平均状态误差构成的列向量，e(n)表示n时刻所有智能体的平均速度误差构成的列向量P表示正定矩阵，I
m
表示m维的单位矩阵，F(v,n)表示n时刻所有智能体与速度相关的非线性函数构成的列向量，d(n
k
)表示在n
k
时刻的所有智能体的平均状态误差构成的列向量，e(n
k
)表示在n
k
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于事件触发脉冲的多智能体一致性协同控制方法，其特征在于，包括：S1：将非线性多智能体系统的各个智能体作为通信节点构建通信拓扑；S2：根据代数图论构建二阶离散系统中智能体的动力学模型并对系统进行初始化；S3：设置非连续的饱和约束脉冲控制协议；S4：各个智能体根据通信拓扑进行相互通讯，在通信过程中不断地获取邻居智能体的状态信息并保存自己的状态信息；S5：在脉冲时刻采用非连续的饱和约束脉冲控制协议对所有智能体的状态信息和速度信息进行更新；在非脉冲时刻根据动力学模型对所有智能体的状态信息和速度信息进行更新；S6：根据各个智能体及其邻居智能体的状态信息构建误差系统，当误差系统稳定时，各智能体达到一致性。2.根据权利要求1所述的一种基于事件触发脉冲的多智能体一致性协同控制方法，其特征在于，构建通信拓扑的过程包括：设G＝(V,E,A)是N阶无向图，其中是边集，V＝{1,2,...,N}表示节点集，N为系统中的节点总数，无向图具有非负元素的加权邻接矩阵A＝(a
ij
)
N
×
N
，其中a
ij
为节点i到节点j的有序对边的权值，当且仅当节点i和节点j之间没有边时，a
ij
＝0；根据无向图确定度矩阵D和拉普拉斯矩阵L，L＝D
‑
A，deg(
·
)表示对角化操作。3.根据权利要求1所述的一种基于事件触发脉冲的多智能体一致性协同控制方法，其特征在于，所述二阶离散系统中智能体的动力学模型表示为：其中，x
i
(n)表示第i个智能体在n时刻的位置，v
i
(n)表示第i个智能体在n时刻的速度，a表示第一系数，b表示第二系数，f(v
i
,n0表示与速度相关的非线性函数，sat(u
i
(n))表示第i个智能体的带约束的控制输入，表示第i个智能体在n时刻的第k个脉冲时刻，表示在时刻状态的变化量，表示在时刻速度的变化量，m1表示状态变量的脉冲增益常数，m2表示速度变量的脉冲增益常数。4.根据权利要求1所述的一种基于事件触发脉冲的多智能体一致性协同控制方法，其特征在于，所述非连续的饱和约束脉冲控制协议表示为：其中，u
i
(n)表示多智能体系统的脉冲输入，ζ表示脉冲增益，表示狄拉克函数，
p
...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨莎莎，张丽丽，纪良浩，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：