具有事件触发的多智能体系统预设性能一致性控制方法技术方案

本发明专利技术涉及一种具有事件触发的多智能体系统预设性能一致性控制方法，通过降阶滤波器来估计系统中的未知状态，通过分布式自适应的控制方法设计控制器，同时在控制器的设计过程中采用动态表面控制技术与事件触发技术，在多智能体的初始状态不受到限制及系统部分状态未知的情况下实现对系统的暂稳态性能进行约束

【技术实现步骤摘要】
具有事件触发的多智能体系统预设性能一致性控制方法


[0001]本专利技术涉及多智能体系统的控制技术，特别涉及一种具有事件触发的多智能体系统预设性能一致性控制方法，其允许在对智能体进行预设性能时其初始状态不受到限制
。

技术介绍

[0002]多智能体系统广泛应用于各个领域，如自动驾驶车辆
、
机器人协作和分布式网络
。
在这些应用中，通常需要确保多个智能体以一致的方式达到预设性能，以维护系统的安全性和有效性
。
[0003]多智能体系统预设性能一致性控制是一种控制方法，旨在保证各个智能体的暂稳态性能都符合预先设定的标准然
。
而传统的控制方法通常要求对每个智能体的初始状态进行严格的限制，这在很多情况下可能与实际应用不符
。
[0004]另外，由于智能体上装载有驱动模块
、
嵌入式处理器等设备，在令智能体更加智能的同时也对能量供应和有限的通信带宽提出了巨大的挑战
。
同时考虑到实际情况，智能体的某些状态信息以及其自身参数不易测得
。
合理的节省资源延长系统的工作时间，并准确估计出未知状态及参数，可以提高系统的稳定性，让其更好的实现预设的目标
。
[0005]在现有的控制方法中多智能体系统的初始状态均受到严格的限制，然而在工程应用中，初始状态往往可以是任意值
。
若初始状态超过预设的数值则系统不能很好的实现期望的性能，并且现有的控制方法大多没有考虑到通过适当减少通讯资源消耗来延长工作时间
。

技术实现思路

[0006]为了解决以上不足，本专利技术种具有事件触发的多智能体系统预设性能一致性控制方法，节省了通讯带宽资源的浪费，延长了系统的工作时间
。
[0007]本专利技术的技术方案：
[0008]一种具有事件触发的多智能体系统预设性能一致性控制方法，通过降阶滤波器来估计系统中的未知状态，通过分布式自适应的控制方法设计控制器，同时在控制器的设计过程中采用动态表面控制技术与事件触发技术，在多智能体的初始状态不受到限制及系统部分状态未知的情况下实现对系统的暂稳态性能进行约束
。
[0009]优选的，系统方程为：
[0010][0011]此系统为高阶系统，系统的阶数
n
i
可以是任意值；其中
y
i
为第
i
个智能体的输出轨迹；
x
i2
,x
i3
,x
is
为第
i
个智能体的状态；个智能体的状态；为状态
x
i1
，
x
i2
,x
i3
,
的导数；
φ
i1
(y
i
)
，
φ
i2
(y
i
)
，，是已知光滑函数向量；
f
i22
(y
i
),),
是已知光滑非线性函数；
θ
i
为系统中未知常数的向量；
u
i
为控制输入；
b
i0
,b
i1
,
为控制器输入前的系数
。
[0012]优选的，降阶滤波器设计为：
[0013][0014]其中为函数向量；
ξ
i
＝
[
ξ
i2
,
ξ
i3
,
…
,
ξ
in
]T
,o
i
＝
[o
i2
,o
i3
,
…
,o
in
]T
,
Ξ
i
＝
[
Ξ
i2
,
Ξ
i3
,...,
Ξ
in
]T
,
ν
ik
＝
[
ν
ik2
,
ν
ik3
,...,
ν
ikn
]T
,k
＝
0,...,m,
均为降阶滤波器中的参数向量；均为降阶滤波器中的参数向量；均为正常数向量；为常数向量；
u
i
为控制输入；
[0015][0016]动态增益
l
i
为第
i
个降阶滤波器的动态增益，为
l
i
的导数；
k
i
是可以被设计的系数，
Φ
i
为被设计的非线性函数；
π
i1
＝
π
i
βρ
i
，其中是为了实现第
i
个智能体预设暂稳态性能而设计的误差转换函数；
β
为需要设计的时变函数，
ζ
i
(t)
＝
β
(t)
η
i
(t)
为基于
β
(t)
和引入的转换函数；是设计的计算函数，其中
l
为大于0的常数；
e
i0
为多智能体系统的一致性误差；
σ
i10
，
σ
i14
,
σ
i15
为大于0的常数；
σ
‑
1i14
，
σ
‑
1i15
为
σ
i10
，
σ
i14
的倒数；多智能体系统通讯系数之和；
a
iq
表示第
i
个智能体和第
q
智能体个之间的通讯系数，如果
a
iq
＝1表示第
i
个智能体可以得到第
q
智能体的信息，否则
a
iq
＝0；
μ
i
表示智能体
i
对领导者的信息获取情况，如果直接获取领导者的信息
μ
i
＝1，反之
μ
i
＝
0。
[0017]优选的，根据时变限制函数
β
(t)
来设计适用于多智能体系统的屏障函数以实现初始状态不受限的多智能体预设性能控制；
[0018]如果一个函数
β
(t)
满足以下要求，叫做时变限制函数：
[0019]A:
β
(t)
为严格的单增函数并且需要满足当本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种具有事件触发的多智能体系统预设性能一致性控制方法，其特征在于，通过降阶滤波器来估计系统中的未知状态，通过分布式自适应的控制方法设计控制器，同时在控制器的设计过程中采用动态表面控制技术与事件触发技术，在多智能体的初始状态不受到限制及系统部分状态未知的情况下实现对系统的暂稳态性能进行约束
。2.
根据权利要求1所述的具有事件触发的多智能体系统预设性能一致性控制方法，其特征在于，系统方程为：此系统为高阶系统，系统的阶数
n
i
可以是任意值；其中
y
i
为第
i
个智能体的输出轨迹；
x
i2
,x
i3
,x
is
为第
i
个智能体的状态；个智能体的状态；为状态
x
i1
，
x
i2
,x
i3
,
的导数；
φ
i1
(y
i
)
，
φ
i2
(y
i
)
，，是已知光滑函数向量；
f
i22
(y
i
),),
是已知光滑非线性函数；
θ
i
为系统中未知常数的向量；
u
i
为控制输入；
b
i0
,b
i1
,
为控制器输入前的系数
。3.
根据权利要求2所述的具有事件触发的多智能体系统预设性能一致性控制方法，其特征在于，降阶滤波器设计为：其中为函数向量；
ξ
i
＝
[
ξ
i2
,
ξ
i3
,...,
ξ
in
]
T
,o
i
＝
[o
i2
,o
i3
,...,o
in
]
T
,
Ξ
i
＝
[
Ξ
i2
,
Ξ
i3
,...,
Ξ
in
]
T
,
ν
ik
＝
[
ν
ik2
,
ν
ik3
,...,
ν
ikn
]
T
,k
＝
0,...,m,
均为降阶滤波器中的参数向量；
D
＝
diag[0,...,n
‑
2],
均为正常数向量；为常数向量；
u
i
为控制输入；动态增益
l
i
(0)
＝1，
l
i
为第
i
个降阶滤波器的动态增益，为
l
i
的导数；
k
i
是可以被设计的系数，
Φ
i
为被设计的非线性函数；
π
i1
＝
π
i
βρ
i
，其中是为了实现第
i
个智能体预设暂稳态性能而设计的误差转换函数；
β
为需要设计的时变函数，
ζ
i
(t)
＝
β
(t)
η
i
(t)
为基于
β
(t)
和引入的转换函数；是设计的计算函数，其中
l
为大于0的常数；
e
i0
为多智能体系统的一致性误差；
σ
i10
，
σ
i14
,
σ
i15
为大于0的常数；
σ
‑
1i14
，
σ
‑
1i15
为
σ
i10
，
σ
i14
的倒数；多智能体系统通讯系数之和；
a
iq
表示第
i
个智能体和第
q
智能体个之间的通讯系数，如果
a
iq
＝1表示第
i
个智能体可以得到第
q
智能体的信息，否则
a
iq
＝0；
μ
i
表示智能体
i
对领导者的信息获取情况，如果直接获取领导者的信息
μ
i
＝1，反之
μ
i
＝
0。4.
根据权利要求3所述的具有事件触发的多智能体系统预设性能一致性控制方法，其特征在于，根据时变限制函数
β
(t)
来设计适用于多智能体系统的屏障函数以实现初始状态不受限的多智能体预设性能控制；如果一个函数
β
(t)
满足以下要求，叫做时变限制函数：
A:
β
(t)
为严格的单增函数并且需要满足当时间
t
＝0时
β
(0)
＝1；当时间
t
为无穷大时并且0＜
b
f
＝1；
B:
β
(k)
,k
＝
1,2,3...n
时有界分段连续的；根据时变限制函数构造出预设函数为：其中
l
是一个大于0的常数，
Ψ
(t)
为实变限制函数
β
(t)
的倒数，即
5.
根据权利要求4所述的具有事件触发的多智能体系统预设性能一致性控制方法，其特征在于，依据时变限制函数来设计多智能体系统的屏障函数为：
式中
ζ
i
(t)
＝
β
(t)
η
i0
(t)
为基于
β
(t)
和
η
i0
引入的转换函数，是为了实现第
i
个智能体预设暂稳态性能而设计的误差转换函数；
e
i0
为多智能体系统的一致性误差
a
iq
表示第
i
个智能体和第
q
智能体个之间的通讯系数，如果
a
iq
＝1表示第
...

【专利技术属性】
技术研发人员：甄然，王潇飞，武晓晶，孟凡华，李志杰，奚乐乐，
申请(专利权)人：河北科技大学，
类型：发明
国别省市：