基于事件触发的多智能体系统一致性控制研究
这是一篇关于多智能体系统,一致性协议,事件触发控制,输入饱和,执行器故障的论文, 主要内容为在过去的十几年中,多智能体系统的协同控制问题因其在智能电网、机器人或者无人机编队以及卫星群等工程系统中的广泛应用而受到了大家的关注。一致性问题是协同控制的基本问题之一,其目标是通过为每个智能体设计合适的分布式控制算法以使得所有智能体的状态(或输出)趋近于同样的值。领导者跟随一致性问题是令所有跟随者智能体的状态渐进地跟踪领导者智能体产生的状态轨迹,而无领导者的一致性问题则是使所有智能体的状态渐进地同步到同一运动轨迹。本文主要研究了以下几个方面的内容:首先,对于状态不可直接得到的线性多智能体系统,我们设计了状态观测器来观测系统状态。然后考虑到系统中时延的存在以及状态观测器的设计,我们提出了自适应的采样事件触发条件,在减少系统中不必要信息传输的同时并保证系统的性能。因为采样事件触发自身的特点,可以自然的避免芝诺现象的发生并通过LMI不等式解得控制器和观测器中的参数。此外,经过简单的修改,可以将为线性系统设计的基本理论概念拓展到非线性罗尔(Lur’e)系统,这也进一步证明了所设计方案的灵活性和实用性。Matlab仿真算例验证了设计方案的有效性,并通过与其他文章提出方法的对比试验证明了本文设计算法的优越性。其次,在系统中存在输入饱和的条件下,研究了基于事件触发的多智能体系统一致性协议。首先通过低增益反馈技术来处理系统中的饱和约束,其中,含有低增益参数的控制器增益可以通过黎卡提方程(Riccati equation)来求解。通过提出的分布式事件触发控制在能够减少系统中能源消耗的同时能确保两次事件触发之间存在正的时间间隔,即保证排除芝诺现象的发生。最后,通过Matlab仿真实验证明了提出控制器及事件触发条件的可行性。最后,针对具有跟随多智能体执行器发生故障的情形,研究了一类异构多智能体系统的输出一致性协议问题。首先根据智能体系统的局部信息设计带有自适应参数的观测器来观测领导节点状态,并通过设计的完全分布式事件触发条件来节省大量的系统通信资源并延长系统的使用寿命。通过为每个智能体指定严格正的最小事件间隔时间,可以避免芝诺现象。对于执行器中发生一般性故障的情况,我们设计了具有自动补偿机制的控制器来实现系统的容错控制,并保证此时仍然能够实现多智能体系统的一致性。仿真实验进一步验证了提出的分散式控制器的有效性。
云呼叫中心大数据综合应用平台设计与实现
这是一篇关于云呼叫中心,多智能体系统,深度强化学习,注意力机制,维度建模,数据可视化的论文, 主要内容为随着云计算技术的发展和普及应用,传统的呼叫中心已逐步演进为云呼叫中心,这大大降低了企业用户接入呼叫业务的门槛。随之而来的是云呼叫中心服务规模呈现爆炸式增长,导致服务压力加重,海量数据的管理和应用难度凸显,如何保障服务质量和提升生产运营效率,是一项具有挑战性的工作。众多呼叫任务并发地接入,如何调度有限时频的通信线路资源,成为云呼叫中心所面临的一项核心挑战。因此,如何构建一套大数据综合应用平台,以充分发挥云呼叫中心数据的核心优势并解决资源调度问题,具有重要的研究意义。本文以深度强化学习算法、数据仓库理论、大数据组件与相关技术为基础,对云呼叫中心大数据综合应用平台实现进行了研究,主要工作如下:(1)分析并设计了大数据综合应用平台,包括平台的需求分析,数据仓库的四层分层架构设计,基于系统总体架构对数据采集、数据存储、数据计算和数据服务模块进行了详细设计。(2)针对有限时频资源的约束和高并发的问题,提出了一种基于深度强化学习的云呼叫中心资源调度算法。首先,采用马尔可夫决策过程建立同构多智能体系统模型,并设计了复合奖励函数。再从序贯决策角度,设计了多重自注意力机制,并使用三种基于Actor-Critic架构的算法对模型进行训练。最后,对三个模型进行集成。(3)实现并测试了大数据综合应用平台,包括各功能模块的实现,各组件的部署与调试,以及对系统进行功能和非功能测试。测试结果表明,本文所设计的大数据综合应用平台符合设计要求。
考虑状态受限和一致性的微电网二次控制及其安全运行研究
这是一篇关于微电网,多智能体系统,障碍Lyapunov函数,自适应模糊估计,反步法,实际固定时间,虚假数据注入攻击的论文, 主要内容为在孤岛微电网中,分布式电源以及负载通过开关和公共耦合点与大电网并网连接,可有效减少间歇电源对大电网的冲击。传统微电网所用的分层控制策略采用下垂控制实现功率的分配,控制方式简单,然而下垂控制由于阻抗线路的影响,有功和无功功率不能精确分配,且对于电压和频率是有差调节。因此本文以有功和无功功率精确分配以及电压和频率调节为研究对象,对孤岛交流微电网的控制问题以及安全稳定问题进行研究。具体的研究方法及内容如下:首先,对分布式电源的控制结构进行分析,对逆变器的输出电压、电流以及滤波电路的动态特性进行研究。将微电网视为分布式多智能体系统,各个智能体间通过稀疏网络进行通信。针对下垂控制产生的偏差问题,基于多智能体一致性协议,利用二次控制方法对分布式电源输出电压和频率以及有功功率进行调节,提出一种基于障碍Lyapunov函数和反步法的分布式协同控制方法来保持系统的稳定性,并使输出状态约束在预设的范围内。同时利用自适应模糊系统对反馈线性化后的一些参变量进行估计,提高了控制器的鲁棒性。最后,给出了严格的稳定性证明,通过仿真对所提控制方法的有效性进行验证。其次,针对微电网收敛时间以及下垂控制功率不能均分问题,提出了基于状态受限和实际固定时间收敛的孤岛交流微电网电压和频率协同控制策略。对微电网系统进行反馈线性化,引入新的滑模面设计电压控制器,使其在实际固定时间内收敛,加快系统的收敛速度,并通过平均电压法实现无功功率精确分配。固定时间收敛不依赖于系统的初始状态,而只依赖于所设计控制器的参数,利于计算收敛时间。针对系统的不确定性以及内部扰动问题,设计了自适应模糊估计来提高控制器的自适应能力。考虑系统状态受限问题,对一致性误差进行归一化处理,使系统状态约束在预设范围内。利用一致性协议与符号函数协同控制方法设计固定时间频率控制器,同时实现有功功率的精确分配。给出了严格的实际固定时间稳定性证明,通过仿真对所提控制策略的有效性进行验证。最后,考虑虚假数据注入攻击对微电网执行器的影响,提出了一种带攻击补偿的电压控制器来减小或抵消攻击,提高系统稳定性。设计了攻击信号观测器对微电网中受到的攻击信号进行观测;然后基于多智能体一致性协议,设计了分布式弹性控制方法来抵消攻击信号;同时考虑全状态约束问题,利用正切型障碍Lyapunov函数约束所设计的物理状态量,使系统状态限制在预设的范围内,并实现无功功率分配。设计自适应模糊系统对系统中一些参变量进行估计,提高控制器的自适应能力。通过仿真对所提控制器的有效性进行验证。
基于状态估计的多智能体系统一致性研究
这是一篇关于多智能体系统,分布式控制,观测器,一致性协议的论文, 主要内容为多智能体系统近年来被广泛运用于各类行业,包括民用方面和军事方面,其分布式控制也是越发受到关注。其中,作为多智能体系统分布式控制领域的基本问题之一,一致性问题在该领域也扮演了一个不可或缺的角色。本文主要研究在某些系统状态不可测的前提条件下的几类多智能体系统,通过为这些智能体设计观测器,用观测值代替真实值来设计一致性协议,实现各智能体之间的状态一致性。本文的工作主要分为以下三个部分。1.针对同时含有未知输入和传感器噪声的离散时间Lipschitz非线性多智能体系统,本文提出了一种基于比例积分观测器的一致性协议设计方法。首先,为每个子系统设计一个比例积分观测器,以同时估计系统状态和未知输入信号。然后,设计了一种基于系统状态估计的一致性协议算法,且运用H∞技术来有效抑制未知输入信号,通过求解一个线性矩阵不等式,得到了观测器和一致性协议的增益矩阵。此外,将上述设计方法推广到了系统输出存在传感器噪声的情况下,并证明此方法同样是有效的。2.针对具有未知输入信号、传感器噪声和隐蔽式攻击信号的多智能体系统,本文提出了一种基于区间观测器的一致性协议设计方法。首先,在已知系统初始状态、未知输入以及传感器噪声上下界的条件下,为每个子系统设计一个区间观测器,以估计出系统状态的上下界区间,并将其线性变换为易于获得区间观测器系数矩阵的形式。然后,基于观测器的上界估计值,为每个智能体设计了一致性协议,系统状态通过该协议达到了一致性。3.针对具有切换拓扑通信结构的切换多智能体系统,为实现其领导者跟随一致性,本文提出了一种基于自适应观测器的一致性协议设计方法。首先,由于无法获得智能体的完整信息,因此,为每个跟随者设计了两个观测器,分别用来精确估计跟随者自身的系统状态和领导者的系统状态。然后,针对异构切换非线性多智能体系统,基于这两个自适应观测器,设计了一种一致性自适应算法。在自适应算法的设计过程中,采用柯西收敛准则,可以解决拓扑切换的问题。此外,切换系统的切换规则满足平均驻留时间以及通信拓扑的假设条件,同时,在多智能体系统通信结构下,只需要所有跟随者存在于以一个有向生成树中,其中,根结点为领导者。
多智能体系统前置时间一致性研究
这是一篇关于多智能体系统,前置时间控制,加幂积分判别法,平均一致性,预设时间控制的论文, 主要内容为多智能体系统是目前非常火热的研究方向,一方面是由于科学技术的快速发展,尤其是在计算机技术、自动控制、网络通讯等领域的不断突破使得多智能体系统的研究可以从理论落地为现实应用。另一方面也是在面对日益严苛的实际需求下,人们急需一个高效灵活的解决方案,多智能体系统可以有效克服单个智能体中诸如资源浪费、协调困难、操作复杂的不足。在森林灭火、空域巡逻、精确打击等场景中,多智能体系统都可以发挥极大的价值,高效完成任务。一致性问题是在研究多智能体系统时的关键问题,通过设计一个合适的一致性算法可以实现多个智能体的状态达到相同,而收敛速度是衡量一致性算法控制效果好坏的关键性能指标。关于控制算法收敛速度的研究已经经历了从渐近时间、有限时间、固定时间到预设时间的长足发展。预设时间控制算法可以使系统在任意给定的预设时间内实现稳定,且该预设时间与系统的初始状态和控制参数无关,其一经提出就得到了广泛的关注。但是在对预设时间控制算法的进一步研究中发现,当系统比较复杂或者存在复杂扰动时,系统状态会在预设时间点附近出现跳变,即控制输入突然增大,这会给实际应用埋下安全隐患。经过进一步的研究发现,跳变问题主要是由于系统在预设时间点附近与目标状态存在微小误差同时此时的控制增益又趋向于无穷大,导致控制输入突然增大。针对这个问题,有学者提出了前置时间的控制算法,其核心思路在于让系统稳定的时间前置。前置时间算法设计了新型的时变度量函数,可以使控制器在预设时间点前就进行切换,使系统在预设的时间内达到稳定且不会出现跳变。本文就是在前置时间控制算法的现有成果上展开的研究,主要的贡献和创新如下:(1)本文将前置时间控制算法拓展到二阶系统中,设计了基于加幂积分的二阶带扰动系统前置时间控制算法。利用加幂积分判别方法设计的控制算法主要是有限时间的结果,本文对其进行了拓展,设计了带有时变度量函数的加幂积分误差函数,并结合带有加幂积分项的李雅普诺夫函数进行了详细的稳定性分析。在本文所提出的控制算法下,二阶系统可以在任意给定的时间内实现稳定且具有良好的抗扰动性能。(2)为解决复杂多智能体系统下预设时间控制算法中出现的跳变问题,本文针对一阶多智能体系统提出了前置时间平均一致性算法。本文构造了一个新型的时变度量函数,并设计了前置时间平均一致性控制器,同时对系统的收敛时间上限提出了两种估算方式,最终系统可以在任意给定的预设时间内实现平均一致性,且不会出现跳变。(3)基于加幂积分判别方法,本文设计了一个针对二阶多智能体系统的前置时间一致性算法。针对多智能体系统,设计时变度量函数,并结合其构造系统的目标状态函数和加幂积分误差函数。给出带有加幂积分项的李雅普诺夫函数,并分为预设时间前和预设时间后两个阶段进行一致性分析。最终设计的前置时间控制算法可以使多智能体系统在预设时间内实现一致,且该预设时间与系统初始状态和控制参数无关。
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