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。
几种约束下多智能体环形编队研究
这是一篇关于多智能体系统,环形编队,事件触发控制,非均匀量化,滑模控制的论文, 主要内容为多智能体系统编队控制是以智能体之间的信息交互为基础,受外部环境多样性、通信资源和通信带宽等诸多实际工况的约束,多智能体系统编队控制愈加具有挑战性。本文以通信资源受限、通信带宽受限和外部干扰等约束条件下多智能体环形编队控制问题为研究目标。主要研究内容如下:(1)针对通信资源受限下多智能体系统环形编队实现问题,设计了分布式事件触发机制,给出了分布式事件触发环形编队控制协议,并从理论上分析了所设计的控制策略可以有效减少智能体之间的冗余通信。利用Lyapunov理论分析了系统环形编队的稳定性。随后证明了多智能体系统在编队过程中,只要智能体个数与时间步长满足对应关系则可避免穿越和碰撞现象,数值仿真结果验证了该控制策略的可行性。(2)针对通信资源和通信带宽限制下多智能体系统环形编队实现问题,设计了一种基于事件触发机制的非均匀动态量化器,减少了微小信号中关键信息的丢失,提高了系统在两种约束下的环形编队精准度。并且证明了在系统整个工作过程中,所有的量化器都不会出现饱和现象,满足动态量化器的设计要求,数值仿真结果验证了该算法可以有效实现两种约束下的期望编队。(3)针对系统在通信资源受限、通信带宽受限以及具有不确定有界外部干扰影响下的环形编队实现问题,设计了一种基于非均匀量化通信方式的分布式事件触发滑模控制策略,给出了干扰存在下的分布式事件触发滑模控制方案,有效规避了干扰对系统的影响,利用Lyapunov理论分析了滑模面的可达性以及环形编队稳定性。同时证明了在有界干扰下所设计的非均匀动态量化器不会出现饱和现象。数值仿真结果表明,所设计的控制策略可以使系统实现综合约束下的期望编队,有效降低系统的通信资源损耗、提高编队精准度并抑制外部有界干扰对系统的影响。
基于事件触发机制的电力系统负荷频率安全控制研究
这是一篇关于电力系统,负荷频率控制,事件触发控制,滑模控制,网络攻击的论文, 主要内容为目前针对电力系统控制分析领域,为了缓解有限网络带宽资源的压力,提高数据利用率,国内外学者们在针对事件触发控制方案的设计方面进行了大量的分析和研究。然而,对于考虑通信时延和网络安全现象的双重影响下,有关此类通信协议的网络化电力系统负荷频率控制的研究还有待进一步补充和丰富。因此,本论文在考虑网络多重约束的影响下,通过不同的控制方法对电力系统负荷频率控制问题进行分析与综合,目的是期望所提出的控制方案,在保证网络攻击下系统的稳定性的同时,也能合理地利用有限的网络带宽资源。具体研究内容如下所示:(1)针对遭受欺骗攻击的单区域电力系统,探究其负荷频率控制器设计问题。首先,为了缓解带宽有限的通信网络中出现的数据通信拥塞现象,在传感器-控制器通信通道中引入一类事件触发控制方案。同时,用伯努利分布来描述欺骗攻击发生的随机性,并建立基于事件安全的闭环系统数学模型。随后,利用Lyapunov-Krasovskii稳定性理论和改进的积分不等式技巧,分析并推导出所建闭环系统的稳定性条件。并且,基于合适的矩阵变换技术来求解这些条件,得到相应的控制器增益。最后,通过对单区域负荷频率控制系统进行仿真验算,从而证明我们理论推导的可行性。(2)针对处于能量有限的拒绝服务攻击下的网络化电力系统,通过采用滑模控制研究策略来讨论基于类切换事件触发控制方案的负荷频率控制器的设计问题。考虑到能量有限的拒绝服务攻击的间歇性,采用类似切换的事件触发机制来弥补拒绝服务攻击带来的数据丢失的不利影响。在类切换事件触发控制方案和滑模控制策略的协同设计下,建立相应的滑模动力学模型。然后,在Lyapunov-Krasovskii稳定性理论的基础上,推导出保证所得闭环系统可以实现渐近稳定的稳定性判据,并且满足L2-L∞性能。在这基础上,通过解决矩阵凸优化问题,设计一种类切换事件触发负荷频率滑模控制律,以保证在滑模面可达的前提下实现理想的系统性能。最后,通过对两区域电力系统进行仿真验算,从而证明所提方法的可行性。(3)针对遭受假数据注入攻击和拒绝服务攻击影响的多区域电力系统,设计一类基于动态事件触发控制方案的H∞负荷频率控制器。为了进一步提高数据的利用率,引入一种阈值参数随系统目标状态变化而变化的动态事件触发控制方案。同时,考虑到混合网络攻击对数据传输过程的影响,建立相应的系统模型。然后,利用Lyapunov-Krasovskii稳定性理论,推导出在给定H∞性能指标γ的情况下保证所建立系统在均方意义下指数稳定的充分条件。此外,通过解决矩阵凸优化问题来获得所设计的控制器增益。最后,通过对一个三区域负荷频率控制系统进行仿真,以验证所提方法的可行性。
基于强化学习的状态不可测离散严格反馈非线性系统事件触发控制
这是一篇关于离散严格反馈非线性系统,状态观测器,强化学习,事件触发控制的论文, 主要内容为随着现代工业控制系统的复杂化、数字化,具有未知非线性动态的离散系统逐渐成为了现代控制领域研究的热点。考虑到许多实际系统可以建模为严格反馈形式,比如无人船、机械臂、无人机,而且在实际场景中往往很难通过传感器获取系统的所有状态,因而本文围绕着一类具有未知非线性动态的状态不可测离散严格反馈非线性系统展开研究。注意到目前网络控制系统的普遍化,网络通信负担增加,如何为上述系统设计一种有效的事件触发机制来降低网络通讯负担,并结合强化学习来优化控制性能是一个前沿且具有挑战的课题。鉴于此,本文的主要工作概述如下:首先,针对具有未知动态的状态不可测离散严格反馈非线性系统,本文通过设计一种神经网络状态观测器来估计系统的状态信息,从而实现对状态量的实时观测和解耦状态观测器和控制器设计。在控制器设计过程中,本文通过采用一种变量代换策略代替传统的预测技术,不仅能够解决控制器设计的因果矛盾问题,而且能够避免控制器的n步时延问题。随后,基于自适应评价机制,设计依赖评价-执行网络的最优控制器,实现对系统输出的镇定控制。其次,考虑状态不可测离散严格反馈非线性网络控制系统,系统的通信网络位于状态观测器到控制器之间。本文采用反步法和变量代换策略进行控制器设计。在评价-执行网络中,为了使方案更符合跟踪控制的特点,本文采用一种巧妙的迭代变换技术将执行网络更新律中的控制误差项刻画为已知的系统内部动态信息,从而得到更加准确可行的更新律,并能够保证执行网络误差的收敛,使控制器达到最优。为了降低通信网络数据传输,本文通过设计一种新型的事件触发条件,在降低网络传输负担的同时能够实现系统输出对参考信号的稳定跟踪。最后,本文重置上述网络控制系统的通信网络位置,考虑传感器到状态观测器之间的通信网络。此时在网络中只需传输系统输出信息,可以进一步降低网络传输负担;并据此设计一种基于动态事件触发机制的状态观测器,保证事件触发通信网络下的状态观测效果。随后,结合反步法、变量代换策略等技术,设计基于评价-执行网络的最优控制器,确保闭环系统稳定以及系统的跟踪控制性能。
非完整机器人系统有限时间跟踪控制设计及应用
这是一篇关于非完整系统,滑模控制,中继切换,固定时间跟踪控制,有限时间跟踪控制,事件触发控制的论文, 主要内容为非线性系统有限时间控制理论的发展为非完整系统的发展及应用提供了重要理论依据与基础.相比于渐近稳定控制而言,有限时间控制有更快的收敛速度,更高的控制精度以及更好的抗干扰性.众所周知,非完整系统作为非线性系统的分支在实际生活中被广泛应用.例如,非完整移动机器人作为非完整系统特定模型备受青睐.因此,本文针对非完整机器人系统,借助非奇异终端滑模、反步法、中继切换技术等控制方法,探究其非完整机器人系统有限时间轨迹跟踪控制.根据以下三部分,阐述主要的研究工作:1.针对一类非完整移动机器人系统,研究其固定时间轨迹跟踪控制.首先,将系统模型通过状态变换和输入变换转化为非完整链式系统.其次,通过建立跟踪误差系统,将跟踪控制问题转化为跟踪误差系统镇定问题,利用中继切换技术和构造改进型非奇异终端滑模面来设计出控制器,以此保证跟踪误差系统在固定时间内收敛.最后,仿真和实验结果进一步说明了所提的控制算法能实现非完整移动机器人固定时间跟踪控制的效果.2.针对一类受全状态约束下的非完整系统,设计了一种固定时间轨迹跟踪控制器.首先,采用中继切换技术将控制系统分为两个独立阶段进行控制器设计.其次,在保证第一阶段第一个子系统固定时间收敛的基础之上,在第二阶段中通过引入固定时间滤波器并且结合BLF、反步法、动态面控制对跟踪误差系统进行固定时间跟踪控制器设计.同时,在中继切换之前需重新构建控制器保证系统切换前的有界性.最后,稳定性分析表明,所提的跟踪控制策略能保证整个误差状态系统在固定时间内收敛到零并且遵循预先设定的状态约束.3.针对一类受未知干扰下的非完整系统,研究其基于事件触发有限时间轨迹跟踪控制策略.一个关键的核心设计是利用中继切换技术将整个非完整跟踪控制系统分成两个独立阶段设计,进而利用非线性设计方法设计出不同的有限时间跟踪控制器和相对应的事件触发规则.一方面,稳定性分析表明,所提的事件触发有限时间跟踪控制器能保证整个闭环跟踪误差系统状态收敛到零点附近的邻域,同时在整个控制过程中闭环误差系统所有信号保持有界.另一方面,在中继切换之前跟踪控制器被重新构建来保证跟踪误差系统不产生逃逸现象.最后,仿真和实验的相关结果表明了所设计的基于事件触发有限时间跟踪控制器有效性.
三类未知非线性系统的动态增益事件触发自适应NN控制
这是一篇关于未知非线性系统,事件触发控制,动态增益,预设精度的论文, 主要内容为在系统达到稳定状态或者实现控制目标时,如何有效地减少控制的计算和通讯以及降低材料和能源等的消耗,进而降低成本,提高资源利用率,成为当前控制领域的研究热点。面对这种情形,事件触发控制近年来成为了控制领域的重要研究方向。同时,在考虑事件触发的基础上,引入由跟踪误差驱动的动态增益,这不仅使得控制跟踪目标的实现更容易,而且避免了仿真中参数的频繁调整。此外,在实际的工程与应用中,系统大多都是非线性的。由于非线性现象广泛存在,所以在系统设计时很难得到精准的数学模型。本文针对三类未知非线性系统,结合自适应Backstepping设计方法和Lyapunov稳定性理论,设计了具有动态增益的事件触发控制器,实现了控制目标。本文从三个部分展开讨论:第一部分研究了严格反馈系统的跟踪控制问题。系统本身是完全未知的,因此,利用径向基函数神经网络逼近未知函数;然后,提出了具有动态增益的事件触发自适应神经网络控制方案。该方案充分利用了动态增益的优点,即动态增益本身由跟踪误差驱动,保证了在不调整参数的情况下系统输出信号可以在预定的精度范围内跟踪上参考信号。此外,给出了详细的理论证明,说明在设计的事件触发控制器下可以排除Zeno行为。最后,通过仿真实例验证了该控制方案的有效性。第二部分在第一部分的研究基础上,进一步讨论了部分已知系统的跟踪控制问题。与第一部分不同,这里系统是部分已知的,既存在可利用的已知量,也存在未知的非线性光滑函数。径向基函数神经网络只用来逼近系统中的未知函数,并且也给出了未知参数的自适应律;其次,基于Backstepping方法,设计了一个具有动态增益的自适应事件触发控制策略,通过理论分析得到了闭环系统的稳定性且跟踪误差收敛到预设精度内;最后,通过一个实例说明了该策略是有效的。第三部分讨论了纯反馈系统的跟踪控制问题。系统是完全未知的,但与严格反馈系统相比,纯反馈系统代表了更一般的三角系统。首先,同样是通过利用神经网络逼近未知函数,然后结合Backstepping方法设计了具有动态增益的事件触发自适应神经网络控制器,尤其是在事件触发机制中引入了由跟踪误差驱动的动态增益,这是首次对纯反馈系统的事件触发控制器引入动态增益。然后,利用Lyapunov稳定性理论,证明了所有闭环信号的有界性,并且跟踪误差落在预设精度内。通过数值仿真和实例仿真验证了该控制方案的有效性。
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