基于实时信道容量模型的无人机集群飞行控制研究

这是一篇关于编队控制,无人机集群通信模型,离散控制器,unicycle模型,虚实结合的平行仿真系统的论文, 主要内容为随着无人机集群技术近年来的迅速发展,人们逐渐认识到通信是制约集群发挥效能的瓶颈因素。在无人机集群分布式控制构架下,每架无人机需要与周围邻居无人机进行实时交互来达成控制目的,但有限带宽资源往往会导致机间通信干扰的频繁发生,从而带来传输时滞乃至通信中断,最终大大降低了控制性能。因此,从控制与通信交叉视角,分析无人机集群系统控制与通信性能之间的本质联系,是突破集群控制中通信瓶颈问题的核心所在。本文的研究重点是从无人机集群的物理层通信模型出发,设计集群的通信拓扑和编队飞行控制器,以确保无人机间通信顺畅和控制器的有效运行,主要工作包括:在实时信道容量的约束下,建立无人机集群的通信模型以指导通信拓扑的设计:依据实时通信模型建立集群的通信“极限构型”,并分析了由通信参数、编队构型、发布者无人机的个数和位置决定的集群通信拓扑的性质,得出了集群通信拓扑中存在生成树的三个基于距离的充分条件。在实时信道容量的约束下,分别设计二阶积分器模型和unicycle模型的无人机集群编队飞行离散控制器:将二阶积分器模型的无人机集群系统离散化,并基于“极限构型”及其性质设计一种具有一定鲁棒性和可扩展性的通信拓扑,结合一致性协议给出无人机集群编队飞行的离散控制器。提出了unicycle模型的精确离散化方法,并基于“leader-follower”模型设计集群的通信拓扑,提出基于优化设计的李雅普诺夫函数的方法设计了一种全局渐近稳定跟踪的离散控制器,并证明了两者的有效性。设计并实现一种用于无人机集群实验的虚实结合的平行仿真系统,并对算法进行验证:该系统包括仿真系统、实物系统和地面站三部分,仿真系统采用XTDrone平台,实物部分采用Vicon动作捕捉系统实现,三者之间进行实时信息交互,实现虚实结合。在搭建的虚实结合的平行仿真系统基础上,验证了“极限构型”的性质和二阶积分器模型的无人机集群编队飞行的离散控制器的有效性。

基于自适应滑模的四旋翼无人机轨迹跟踪控制

这是一篇关于四旋翼无人机,轨迹跟踪,滑模控制,自适应技术,编队控制,Lyapunov稳定性理论的论文, 主要内容为多旋翼无人机是一种能够实现自主悬停、垂直起降的空中机器人。近年来,以四旋翼无人机为典型代表的多旋翼无人机迅速发展,并广泛应用到了多个领域,其控制问题也成为机器人控制领域的研究热点与难点。本文基于具有欠驱动、强耦合特性的非线性四旋翼无人机系统,将滑模控制、自适应技术、模糊控制、非线性干扰观测器、super-twisting算法、Lyapunov理论等相结合,研究了四旋翼无人机的轨迹跟踪控制问题。论文的主要内容如下:(1)基于存在外界干扰、参数摄动、执行器饱和等不确定性的四旋翼六自由度动力学模型,设计了一种自适应快速非奇异终端滑模控制器,以实现四旋翼无人机的轨迹跟踪控制。首先,基于Newton-Euler法建立四旋翼动力学模型。其次,提出的趋近律使滑模面快速可达。一种全局快速非奇异终端滑模面用于保证误差有限时间收敛。针对未知干扰,使用非线性干扰观测器给予补偿并对观测器误差的未知上界用自适应方法估计,进一步增强了系统鲁棒性,并减弱了开关控制增益引起的抖振。考虑四旋翼执行器饱和问题可能使控制器失稳,故引入一种抗饱和辅助补偿器对未知饱和误差给予补偿并保证控制增益有界。最后,仿真结果证明所提控制策略的有效性。(2)考虑到系统存在未建模动态、外部干扰以及时变参数等不确定性,设计了一种按照误差性能指标函数收敛的鲁棒自适应模糊非奇异快速终端滑模控制器,实现了四旋翼无人机的轨迹跟踪控制。首先,设计反正切非奇异终端滑模面,确保跟踪误差有限时间收敛。其次,用一种误差性指标函数实现跟踪误差的限定,保证系统达到一定的收敛精度。为了消除时变参数等不确定性的影响,通过自适应模糊系统,对滑模控制的切换增益以及理想状态下的控制量进行逼近,进而使控制量连续化并有效抑制抖振。最后,仿真结果证明所提控制策略的有效性。(3)针对四旋翼无人机的单机轨迹跟踪问题以及多机编队控制问题,分别设计了基于输入饱和的改进型自适应super-twisting滑模容错控制器与改进型自适应super-twisting滑模编队控制器。首先,设计反正切非奇异终端滑模面,确保跟踪误差有限时间收敛。考虑执行器部分失效与饱和的情况,使用抗饱和补偿器与自适应技术有效解决执行器故障问题。其次,结合自适应改进型super-twisting算法设计单机容错控制器,进而增强系统鲁棒性。然后,基于单机控制器,针对编队控制问题设计积分滑模面,使系统初始状态就处于滑模面上,从而缩短收敛时间。基于Lyapunov稳定性理论,证明了自适应改进型super-twisting滑模编队控制器使滑模面能够在有限时间内建立,并且跟踪误差将在滑模面上渐近收敛至零。最后,仿真结果证明所提控制策略的有效性。

多无人水面勘探船编队控制方法研究

这是一篇关于无人水面勘探船,路径跟踪,编队控制,模糊逻辑,有限时间控制的论文, 主要内容为海洋蕴含丰富的油气资源和矿产资源,可解决人类面临的资源匮乏问题。伴随全球工业技术的飞速提高,人们对海洋的探索成为具有实际意义的重要课题。无人水面勘探船是海洋油气勘探的专用船舶,在资源勘探中享有不可或缺的地位。多无人水面勘探船联合作业可以有效避免单无人水面勘探船在执行任务时带来的载荷低、作业效率低、容错性差等缺陷。欠驱动无人水面勘探船的运动控制研究具有更强的挑战。本文主要研究内容如下:(1)针对模型不确定、未知时变海流、未知时变环境干扰、输入饱和的欠驱动无人水面勘探船,设计了基于改进视线法(Line-of-sight,LOS)制导律(Finite-time Predictor Adaptive Integral LOS,FPAILOS)的有限时间动态面路径跟踪控制策略。考虑未知时变漂角和时变海流,通过结合自适应和预估器技术,设计了基于预估器的有限时间视线制导律(FPAILOS),实现了快速地补偿时变海流对无人水面勘探船路径跟踪造成的误差,提高了路径跟踪控制的精确性。采用有限时间动态面控制方案,设计了基于改进模糊逻辑的纵向推力控制律和艏向转矩控制律,实现了无人水面勘探船对期望路径的跟踪。针对模型不确定和未知时变外部干扰,设计了基于低频学习的有限时间模糊逻辑估计器,实现了对时变扰动和模型不确定项的有效补偿。为解决输入饱和问题,引入有限时间辅助动态系统方法,实现了控制系统的有限时间收敛。通过Lyapunov稳定性理论可以证明所提出的控制方案可使路径跟踪误差在有限时间内收敛到零附近的任意小范围内。(2)在单艘无人水面勘探船路径跟踪的基础上,对多无人水面勘探船编队控制进行了研究。采用领航-跟随控制策略,领航船延一条参数化路径移动,跟随船与领航船以期望的距离和角度同步运动,共同完成编队作业任务。该编队策略具有设计简单、适用范围广等优势。考虑领航者与跟随者之间的编队误差受限问题,引入了时变障碍Lyapunov函数(Time-varying Barrier Lyapunov Function,TBLF),实现了将编队距离误差限制在规定范围内。采用反步法,设计出纵向速度控制律和艏向角速度控制律,实现了领航船与跟随船的编队控制。考虑对虚拟控制律求导会增加计算量,引入了动态面技术减少计算量,避免造成“参数爆炸”。引入自适应模糊逻辑系统估计模型不确定项。考虑输入受限,采用辅助系统消除输入饱和值对控制品质的影响。通过Lyapunov理论可以证明整个闭环系统的信号满足一致最终有界。(3)考虑模型不确定、执行器饱和、未知时变环境干扰,在单艘无人水面勘探船路径跟踪的基础上,研究了多无人水面勘探船事件触发协同编队控制问题。根据领航者的位置信息,通过有限时间理论与动态面技术结合,设计了编队控制器的艏向转矩控制律和纵向推力控制律,实现了跟随者与领航者以固定的距离和角度执行编队任务。考虑执行器饱和现象,应用有限时间辅助系统补偿执行器饱和,实现控制系统的快速收敛。结合预估器技术和模糊逻辑系统,提出了新型的基于有限时间的预估器模糊逻辑,实现了对不确定模型以及未知时变环境干扰的估计,该方案具有待设计参数少、瞬态性能好、收敛速度快的优势。最后,引入了固定阈值事件触发和时变阈值触发机制,极大地降低了控制器的更新频率和机械损耗。采用Lyapunov稳定性理论分析,证明编队距离误差和角度误差在有限时间内可以收敛到零附近的任意小范围内。

具有非线性项的异构多智能体系统协同控制研究

这是一篇关于异构多智能体系统,一致性,编队控制,Lyapunov稳定性理论的论文, 主要内容为近些年来随着物联网、通信、芯片制造等技术的不断优化迭代,多智能体系统协同控制问题引起了国内外专家学者的重点关注。本文以完成具有非线性项的异构多智能体系统协同控制为目标,重点讨论因异构和非线性特点导致系统协同控制实现困难的问题,非线性系统由于内部结构的复杂性,难以像线性系统一样得到一种通用性结论,但在实际的工程活动中又无法避免出现非线性模型。而异构系统中智能体具有不同的动力学模型、机械结构等,这些差异性导致分析过程较为困难,但对比同构系统,异构系统能在复杂的场景下高效地完成任务。本文基于上述背景针对具有非线性项的异构多智能体系统设计了一致性控制协议和编队控制协议。本文的主要研究内容如下:首先,针对由一阶线性和二阶具有非线性项的智能体组成的多智能体系统,在无领导者和有一阶静态领导者两种情况下的一致性问题,参考现有文献资料,观察其中系统的结构形式,理解对应的一致性协议构造思想,对比系统之间的差异,设计相适应的一致性协议。利用图论、Lyapunov稳定性理论和Lasalle不变集理论等工具,得到系统在所设计的协议作用下实现一致性的充分条件。随后进行数值仿真,最终数值仿真结果表明,若满足文中提出条件,该系统在设计的协议作用下可以实现一致性。最后搭建由智能小车和四旋翼无人机组合的简化版Simulink平台,对前节的研究进行仿真,形象模拟多智能体系统在实际工程中的运用,也有助于对多智能体系统的理解更加立体。其次,考虑由一阶线性领导者和二阶具有非线性项的跟随者组成的异构多智能体系统,在前章讨论的一致性协议基础上,设计出一种编队控制协议。运用模型转换思想将复杂的系统动力学方程转化成更易于分析的矩阵形式,随后使用Lyapunov稳定性理论等工具分析系统的稳定性,结合Schur补引理以线性矩阵不等式的形式给出了系统实现编队控制稳定的充分条件。通过软件Matlab2018b中LMI工具箱证实线性矩阵不等式可以求出可行解,再进行数值仿真,最终仿真结果表明,若满足文中给出的条件,跟随者和领导者能够达到预先设定的队形,设计的编队控制协议有效。最后,在前文研究的基础上,将系统划分为两个群组,两个群组各有一个领导者,领导者保持独立的运动,不被其它智能体影响。随后对比单个群组与两个群组之间的结构差异,设计针对两个群组的编队控制协议,运用模型转换及Lyapunov稳定性理论等工具分析系统的稳定性,得到系统在编队控制协议作用下达到稳定性的充分条件,最后数值仿真结果表明两个群组的跟随者能和各自的领导者达到预先设定的队形,设计的编队控制协议有效。

多无人水面勘探船编队控制方法研究

这是一篇关于无人水面勘探船,路径跟踪,编队控制,模糊逻辑,有限时间控制的论文, 主要内容为海洋蕴含丰富的油气资源和矿产资源,可解决人类面临的资源匮乏问题。伴随全球工业技术的飞速提高,人们对海洋的探索成为具有实际意义的重要课题。无人水面勘探船是海洋油气勘探的专用船舶,在资源勘探中享有不可或缺的地位。多无人水面勘探船联合作业可以有效避免单无人水面勘探船在执行任务时带来的载荷低、作业效率低、容错性差等缺陷。欠驱动无人水面勘探船的运动控制研究具有更强的挑战。本文主要研究内容如下:(1)针对模型不确定、未知时变海流、未知时变环境干扰、输入饱和的欠驱动无人水面勘探船,设计了基于改进视线法(Line-of-sight,LOS)制导律(Finite-time Predictor Adaptive Integral LOS,FPAILOS)的有限时间动态面路径跟踪控制策略。考虑未知时变漂角和时变海流,通过结合自适应和预估器技术,设计了基于预估器的有限时间视线制导律(FPAILOS),实现了快速地补偿时变海流对无人水面勘探船路径跟踪造成的误差,提高了路径跟踪控制的精确性。采用有限时间动态面控制方案,设计了基于改进模糊逻辑的纵向推力控制律和艏向转矩控制律,实现了无人水面勘探船对期望路径的跟踪。针对模型不确定和未知时变外部干扰,设计了基于低频学习的有限时间模糊逻辑估计器,实现了对时变扰动和模型不确定项的有效补偿。为解决输入饱和问题,引入有限时间辅助动态系统方法,实现了控制系统的有限时间收敛。通过Lyapunov稳定性理论可以证明所提出的控制方案可使路径跟踪误差在有限时间内收敛到零附近的任意小范围内。(2)在单艘无人水面勘探船路径跟踪的基础上,对多无人水面勘探船编队控制进行了研究。采用领航-跟随控制策略,领航船延一条参数化路径移动,跟随船与领航船以期望的距离和角度同步运动,共同完成编队作业任务。该编队策略具有设计简单、适用范围广等优势。考虑领航者与跟随者之间的编队误差受限问题,引入了时变障碍Lyapunov函数(Time-varying Barrier Lyapunov Function,TBLF),实现了将编队距离误差限制在规定范围内。采用反步法,设计出纵向速度控制律和艏向角速度控制律,实现了领航船与跟随船的编队控制。考虑对虚拟控制律求导会增加计算量,引入了动态面技术减少计算量,避免造成“参数爆炸”。引入自适应模糊逻辑系统估计模型不确定项。考虑输入受限,采用辅助系统消除输入饱和值对控制品质的影响。通过Lyapunov理论可以证明整个闭环系统的信号满足一致最终有界。(3)考虑模型不确定、执行器饱和、未知时变环境干扰,在单艘无人水面勘探船路径跟踪的基础上,研究了多无人水面勘探船事件触发协同编队控制问题。根据领航者的位置信息,通过有限时间理论与动态面技术结合,设计了编队控制器的艏向转矩控制律和纵向推力控制律,实现了跟随者与领航者以固定的距离和角度执行编队任务。考虑执行器饱和现象,应用有限时间辅助系统补偿执行器饱和,实现控制系统的快速收敛。结合预估器技术和模糊逻辑系统,提出了新型的基于有限时间的预估器模糊逻辑,实现了对不确定模型以及未知时变环境干扰的估计,该方案具有待设计参数少、瞬态性能好、收敛速度快的优势。最后,引入了固定阈值事件触发和时变阈值触发机制,极大地降低了控制器的更新频率和机械损耗。采用Lyapunov稳定性理论分析,证明编队距离误差和角度误差在有限时间内可以收敛到零附近的任意小范围内。

基于自适应动态规划的多四旋翼无人机编队控制

这是一篇关于四旋翼无人机,自适应动态规划,编队控制,编队重构,容错控制的论文, 主要内容为四旋翼无人机以其低成本和创新的结构,在实际中有着广泛的应用,如救援、消防、监视、检查、测绘等。多无人机编队自主协同飞行具有负载能力高,传感器类型多样,巡航能力突出等优点,这有力的解决了单无人机执行任务时载荷小、容错低的问题。因此,本文重点介绍四旋翼无人机的编队鲁棒、重构和容错控制方法,主要内容有:(1)针对外界综合扰动影响下的四旋翼无人机编队控制问题,当干扰上界已知时,提出了基于自适应动态规划的编队鲁棒控制器设计方法。首先,考虑已知上界的综合扰动的影响,设计了可同时反映不确定性、跟踪误差和控制量的价值函数,并利用临界神经网络去逼近最优价值函数的解,建立了一种基于神经网络的鲁棒跟踪控制方案;其次,利用姿态解算得到内环参考信号,由此设计基于有限时间滑模的姿态控制器,实现了对无人机的姿态控制。最后,通过仿真验证了在干扰上界已知的条件下,设计的编队控制器可以保证在外界干扰的影响下实现多无人机编队的生成与保持。(2)针对综合扰动影响下的多无人机编队重构现象,提出了一种基于多项式逼近和自适应动态规划的编队重构控制策略。首先,基于扰动观测器对外界综合扰动进行估计,并据此观测值设计效用函数,将外界综合扰动影响下的编队稳定控制问题转换为最优协同控制问题,然后利用构建的神经网络近似逼近最优代价函数求解最优控制律;同时,为了满足编队队形变换目标,采用势能函数进行避碰,综合完成编队位置控制器设计。对每架无人机进行姿态解算并设计有限时间姿态跟踪控制器,保证姿态的快速调整;最终,通过仿真实验,实现了无人机编队在干扰环境下的编队保持与队形重构控制。(3)针对具有执行器故障的多无人机编队系统,设计了一种基于故障观测器和自适应动态规划算法的容错控制器。首先利用设计的故障观测器估计故障,并由此构造反映执行器故障、调节和控制的性能指标函数。此时,可将具有执行器故障的容错控制问题转化为最优控制问题;然后通过构造临界神经网络,采用策略迭代算法求解HJB方程,实现外环编队控制,保证具有执行器故障的外环位置系统一致最终有界。同时,基于滑模算法设计姿态控制器,实现姿态的快速跟踪;最终,仿真验证了具有执行器故障的多无人机编队系统稳定运行。

网络攻击下智能船—水下机器人弹性编队协同控制

这是一篇关于网络攻击,编队控制,弹性容侵控制,滑模控制,自适应控制的论文, 主要内容为为满足远洋深海高效作业需求,以应对日益猖獗的网络安全威胁,性能卓越且具有安全策略支撑的网络编队控制系统已成为海洋工程智能作业中必不可少的关键环节,让智能船-水下机器人设备高效高质的完成编队协同任务成为现实。基于此,本文对易隐匿、低成本和强破坏性的欺骗攻击篡改系统输入造成控制失稳问题的内在关系进行剖析。同时,进一步深挖执行器故障与网络攻击造成的复合型输入异常的内在耦合特质,再对不同类型不同内因影响编队控制效果的随机扰动进行解析。最终,本文聚焦网络攻击事后阶段,从控制角度设计编队弹性控制系统解决相关问题,为海工设备编队作业提供安全有效的控制策略参考。本文以网络攻击对编队控制器输出指令造成的不同程度破坏影响为研究主线,并在此基础上,进一步考虑智能船-水下机器人的编队方案设计、设备故障与随机运动等实际工程问题,由此开展如下研究:首先,利用图论法构建智能船和水下机器人的编队系统通信拓补网络,设计交换机来实现混合通信下的传输分配调节。同时,进一步解析编队设备间的几何关系与运动特征,通过几何变换法建立编队位置几何约束关系,将编队控制问题转换为运动跟踪控制问题。依据海工作业集中管控需求,采用领导-跟随者集中式控制策略,以虚拟引导思想,将期望任务轨迹设计为最高级别虚拟领导者,并把异构模型建立为矩阵型编队状态空间方程,解决不同设备和状态不同阶的不易统一控制调节的问题,有利于多类型海工设备实现编队控制。然后,根据海洋工程的高效作业需求,进一步考虑设备内外因素造成的未知扰动,以及解决隐匿性欺骗攻击对编队控制指令的篡改破坏问题,控制系统需要具有更好的自适应弹性响应调节能力和鲁棒性能。因此,从滑模趋近阶段和滑动阶段入手,依据滑模控制动态特性,设计滑模阻尼器,由此构建变阻尼趋近律,实现大误差快速趋近,小误差减速趋近的动态调控,减弱抖振的同时,提高滑模鲁棒响应;由此,构建可避免奇异问题的新型终端滑模面,实现在滑模面上有限时间收敛,从而以滑模鲁棒响应来应对突发攻击影响的同时,也可快速完成期望的编队任务。此外,结合考虑输入饱和特性的事件触发机制与自适应技术,完成变阻尼终端滑模控制器的设计。其次,针对海上和海下不同类型的风浪流扰动产生的随机干扰问题,以及设备内部由执行结构或通信转换产生的匹配性干扰问题,依据扰动的时间相关性,针对可积扰动设计自适应径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络逼近器,实现在线自适应补偿;进一步考虑到部分网络攻击、脐带缆和风浪流造成的部分不确定影响具有布朗运动特性,基于大系统观,将设备的随机现象定义为编队系统内外部随机激励产生的振动问题,利用广义力分析法建立驱动源随机力模型,并最终构建Stratonovich随机动力学模型,为控制器设计提供模型参考。最后,针对在耦合性欺骗攻击和失效故障同时作用下,系统输入受到复合型异常影响的问题,利用设备的饱和特性设计非线性饱和滤波机制,对控制器输出进行非线性拟合。随之利用拟合后的有界特性,设计解析标准量,并将其与系统输入映射到欧氏空间,利用欧氏距离法,建立弹性饱和解析机制,对耦合性输入异常进行解耦,并在控制器设计中利用RBF神经网络对解耦后的输入异常进行虚拟参数动态逼近,实现对输入异常的在线估计与补偿。本文对所提出的控制算法进行Lyapunov稳定性分析后,证明均可以在有限时间内完成有界一致性收敛。此外,针对相关创新点设计对比用控制算法,由此通过仿真对比验证出本文所提出的算法有效性和优越性。

多智能体系统编队控制算法的优化设计

这是一篇关于多智能体系统,编队控制,领导跟随,最优控制增益,收敛速率的论文, 主要内容为编队控制作为多智能体系统协同控制的重要研究方向,在军事、航天和工业领域有广泛的应用前景,受到来自计算机、控制、人工智能领域研究人员的广泛关注。编队控制的核心问题在于如何设计分布式控制协议,使得智能体能够通过局部信息交互形成期望的编队。目前的研究主要关注于如何设计控制器来实现编队,而较少关注编队的收敛速率问题。然而,在实际应用中,不仅需要实现编队,还需要考虑编队完成时间或者收敛速率等重要指标。对于离散系统,实现编队的条件较易得到,但最优控制协议的解析求解方法仍然是一个难点。本文借助一致性协议优化设计方法,结合记忆加速思想,研究多智能体系统编队控制算法的优化设计问题,旨在寻求系统的最优控制增益和最优收敛速率,使系统最快完成编队。此外,本文还考虑了系统有无领导者的情形,对于系统无领导者,领导者速度恒定,领导者速度时变三种情形,分别给出了控制算法的优化设计。本文的主要研究内容如下:(1)针对二阶离散多智能体系统编队控制问题,将节点记忆加速的方法推广到编队控制中,设计了一种带有速度记忆的编队控制协议,对控制协议进行了优化设计,给出了使系统最快完成编队的最优控制增益和收敛速率,并与现有的不带速度记忆的编队控制协议进行了比较,分析了速度记忆的加速效果。(2)针对一阶离散多智能体系统领导跟随编队控制问题,考虑领导者以恒定速度运动的情况,设计了一种带积分器的编队控制协议,通过朱利判据给出了系统完成领导跟随编队的充分条件,将快速编队问题转化为矩阵谱半径的优化设计问题,得到了系统最快完成领导跟随编队的最优控制增益的显式公式。(3)针对带时变速度虚拟领导者的二阶多智能体系统编队控制问题,设计了一种分布式控制协议,使系统在完成编队的同时跟踪时变参考速度,对于系统有无相对速度测量两种情况,分别给出了使系统最快完成编队的最优控制增益和收敛速率,研究了相对速度测量的有无对系统完成编队快慢的影响。

海上无人系统多智能体编队控制技术研究

这是一篇关于多智能体系统,非线性,编队控制,网络故障,包含控制的论文, 主要内容为由于计算机科学、通信技术的快速发展,海上无人系统控制的发展得到了迅速发酵,被控对象也实现了由单个到多个的转变。随海上无人系统被控对象数量的不断增幅,进行群体协调控制时被控对象间的信息交互成为不可忽视的影响因素。多智能体系统协调控制理论是一类考虑到智能体间通信交互方式的方法。将其用于海上无人系统的控制过程成为目前海上无人系统控制中的研究热点,具体处理时将海上无人系统中的控制视作智能体处理,由于智能体没有一个实体的模型,一般将多智能体协调控制理论用于海上无人系统控制中的决策部分。实际应用中将产生的决策内容传输至系统控制器,再由控制器将其转化为一类执行器可识别的状态,最终实现整个海上无人系统控制过程。利用多智能体系统分布式协调控制实现海上无人系统群体控制的核心问题是如何使得所需状态量能够达到一致,即一致性问题,其他问题都可视为在此基础上发展与衍生而来。本文从一致性基础问题出发,分别考虑了传感器通信范围限制、复杂环境的未知扰动、多任务的交叉等实际影响因素,研究了多智能体系统的编队控制、包含控制等分布式协调控制问题。主要研究内容如下:针对复杂的外部环境所存在的不确定性、非线性扰动,研究了有向拓扑下非线性多智能体系统的一致性过程,非线性模型满足局部Lipschitz连续动力学。基于非奇异终端滑模控制的方法,设计了多智能体系统分布式一致性控制协议,并通过Lyapunov稳定性理论证明了非奇异终端滑模对于系统非线性的控制效果。针对固定拓扑下的无领导者多智能体系统编队控制问题,基于智能体与其邻近个体间的相对状态信息设计了编队控制协议,基于代数图论与Lyapunov稳定性理论得出了系统在所设计控制协议下实现编队控制的充分条件。针对系统运动过程中的避障问题,基于传统的人工势场法加以改进,设计利用斥力势场进行的避障方法,使得智能体在运动过程中能够有效地规避障碍物。针对目标跟踪问题,采取Olfati-Saber提出地利用航行反馈项的方式得以实现,该方法针对静态目标与动态目标均具有效性。通过矢量叠加思想,实现了固定拓扑下多智能体系统以期望队形向目标运动过程中遭遇障碍物规避障碍物的整个过程。针对由于通信中断引起的通信故障下的无领导者多智能体编队控制,同时考虑外部环境扰动满足Lipschitz连续动力学,将通信中断所带来的通信拓扑变化处理为一类特殊的切换拓扑问题。考虑到系统得通信变化,系统采取时变编队函数设计期望队形,时变的编队队形对于通信变化所带来的干扰具有较好的适应性。基于各智能体与其邻近个体间的相对信息状态以及满足Lipschitz连续条件的非线性动力学设计时变编队控制协议,根据代数图论、Lyapunov稳定性理论与求解Riccati不等式推导得出切换拓扑下非线性多智能体系统实现时变编队的实现条件。针对存在多个领导者的多智能体系统包含控制问题,首先研究了具有动态领导者的多智能体系统包含控制,这里假设领导者间无信息交互也无队形限制,基于领导者与跟随者、跟随者与跟随者间相对状态信息设计了包含控制协议,结合代数图论、Lyapunov稳定性理论推导得出实现动态领导者下的包含控制的充分条件。由于实际工作需求,领导者间需存在信息交互,同时还需根据实际工作需求形成并保持某一期望队形,因此研究了存在领导者编队的包含控制问题,即编队控制问题。由于领导者间可能存在切换拓扑情况,选取为时变编队函数设定期望队形。领导者基于领导者间的相对状态信息设计编队控制协议,并通过结合代数图论、Lyapunov稳定性理论得到实现领导者编队的充分条件;整个系统基于智能体间的相对信息状态设计包含控制协议,通过代数图论、Lyapunov稳定性理论得出实现包含控制的充分条件与增益参数。同时满足领导者编队控制条件与系统包含控制条件时,系统则可实现编队包含控制,即领导者可形成并保持期望的编队队形,跟随者状态可收敛到领导者状态所形成的队形凸包中并与领导者保持相同速度一同运动。

基于实时信道容量模型的无人机集群飞行控制研究

这是一篇关于编队控制,无人机集群通信模型,离散控制器,unicycle模型,虚实结合的平行仿真系统的论文, 主要内容为随着无人机集群技术近年来的迅速发展,人们逐渐认识到通信是制约集群发挥效能的瓶颈因素。在无人机集群分布式控制构架下,每架无人机需要与周围邻居无人机进行实时交互来达成控制目的,但有限带宽资源往往会导致机间通信干扰的频繁发生,从而带来传输时滞乃至通信中断,最终大大降低了控制性能。因此,从控制与通信交叉视角,分析无人机集群系统控制与通信性能之间的本质联系,是突破集群控制中通信瓶颈问题的核心所在。本文的研究重点是从无人机集群的物理层通信模型出发,设计集群的通信拓扑和编队飞行控制器,以确保无人机间通信顺畅和控制器的有效运行,主要工作包括:在实时信道容量的约束下,建立无人机集群的通信模型以指导通信拓扑的设计:依据实时通信模型建立集群的通信“极限构型”,并分析了由通信参数、编队构型、发布者无人机的个数和位置决定的集群通信拓扑的性质,得出了集群通信拓扑中存在生成树的三个基于距离的充分条件。在实时信道容量的约束下,分别设计二阶积分器模型和unicycle模型的无人机集群编队飞行离散控制器:将二阶积分器模型的无人机集群系统离散化,并基于“极限构型”及其性质设计一种具有一定鲁棒性和可扩展性的通信拓扑,结合一致性协议给出无人机集群编队飞行的离散控制器。提出了unicycle模型的精确离散化方法,并基于“leader-follower”模型设计集群的通信拓扑,提出基于优化设计的李雅普诺夫函数的方法设计了一种全局渐近稳定跟踪的离散控制器,并证明了两者的有效性。设计并实现一种用于无人机集群实验的虚实结合的平行仿真系统,并对算法进行验证:该系统包括仿真系统、实物系统和地面站三部分,仿真系统采用XTDrone平台,实物部分采用Vicon动作捕捉系统实现,三者之间进行实时信息交互,实现虚实结合。在搭建的虚实结合的平行仿真系统基础上,验证了“极限构型”的性质和二阶积分器模型的无人机集群编队飞行的离散控制器的有效性。

高超声速滑翔导弹机动与编队控制方法研究

这是一篇关于滑翔弹,机动方式,威胁区规避,粒子群优化,编队控制的论文, 主要内容为近年来,随着各国反导防御系统的愈加完善,弹道导弹的突防及打击成功率受到了极大的挑战,而滑翔弹由于可以实现远程滑翔,依靠空气动力进行无规则滑翔,使得探测系统的探测能力受阻,且缩短了防御系统的反应时间,从而大大提高了自身的突防能力,因而成为当今的一个研究热点。滑翔弹可以依靠自身机动来扰乱对方的探测,进一步降低防御系统的反应能力,从而提高自身的突防能力。具有多个滑翔弹的编队可以通过混合虚假目标的方式来吸引敌方拦截,从而保护真正具有打击能力的导弹,而且多个导弹亦可实现对目标的饱和打击,从而提高对目标的毁伤能力。对滑翔弹机动方式和编队策略的研究,是滑翔弹机动突防领域的重点研究方向,具有很高的理论研究价值与工程应用意义。首先,对使用到的坐标系及坐标系之间的转换关系进行了介绍,建立了大气及滑翔弹气动力模型,在此基础上,构建了滑翔弹的三自由度模型,为后续的算法研究提供了模型支撑。其次,对滑翔弹在滑翔段的机动方式进行了详细的设计。通过对滑翔弹在纵向和横向的弹道设计方式的分析,提出了通过优化弹道偏角和倾侧角的方式设计滑翔弹横向弹道的方法。针对已经探测到的威胁区域,使用粒子群优化算法对滑翔弹道进行了优化设计,使得滑翔弹可以规避威胁区域的同时符合中末制导交接班条件。此外,设计了两种程序机动方式,用于扰乱敌方的探测系统,增加敌方防御系统的反应时间,增加突防成功率。仿真结果表明滑翔弹可以以较优的机动方式规避威胁区,且在滑翔段末端符合中末制导交接班条件。最后,设计了基于角度一致性的“领-从”式编队控制策略。其中,将领弹的弹道倾角和弹道偏角作为从弹的期望弹道倾角和弹道偏角,通过PI控制器计算从弹的倾侧角指令来控制从弹与领弹保持一致,从而实现编队队形的保持与稳定控制。由仿真结果可以看出,本文设计的基于角度的编队控制算法可以较好地实现滑翔弹编队队形的稳定控制,且相比于传统的基于位置的编队控制算法,其可以同时对从弹在侧向和高度方向上的位置进行较好的控制,而基于位置的编队控制策略无法对从弹高度方向上的位置进行稳定的控制。