检索结果-南通市图书馆

作者：虞源俊江南大学

学位级别：硕士

近年来,分布式平均跟踪(distributed average-tracking,DAT)问题成为了多智能体系统(multi-agent systems,MASs)方向的研究热点,并在分布式地图探测、动态区域编队跟踪控制及无线传感器网络等诸多领域得到了广泛的应用。DAT问题涉及到... 详细信息

近年来,分布式平均跟踪(distributed average-tracking,DAT)问题成为了多智能体系统(multi-agent systems,MASs)方向的研究热点,并在分布式地图探测、动态区域编队跟踪控制及无线传感器网络等诸多领域得到了广泛的应用。DAT问题涉及到一组拥有不同时变参考信号的智能体,利用局部通信设计适合的控制算法,使每个智能体能够跟踪上时变参考信号的平均值。考虑实际通信资源的限制,将事件触发控制策略应用到DAT算法设计中,即,智能体只有在触发函数大于预设阈值时,才会进行通信和控制器更新。同时,为了得到更快的平均跟踪收敛速度,将固定时间控制应用到DAT算法设计中。本文的主要内容如下:(1)针对一阶MASs的DAT问题,在事件触发控制策略下,设计了一种分布式鲁棒平均跟踪控制算法。首先,提出的控制算法对初始化错误具有鲁棒性,可以应对通信中断的情况。其次,构造带有动态参数的触发函数,实现了事件触发控制,并确保了不存在Zeno现象。最后,通过Lyapunov方法得到了MASs渐近跟踪上时变参考信号平均值的充分条件。(2)针对具有输入时延的一阶MASs,为了解决其DAT问题,在考虑收敛速度和减少控制器更新频率的前提下,设计了一种事件触发固定时间分布式控制算法。首先,为了克服输入时延,利用积分构造了一个新的状态变量并将其应用于控制算法中。其次,基于新状态变量设计了一个触发函数,减少了控制器的更新频率并保证了不存在Zeno现象。最后,通过应用Lyapunov稳定性理论证明了MASs能在固定无向拓扑下实现有界固定时间一致收敛。(3)针对二阶MASs的DAT问题,提出了一种事件触发固定时间分布式控制算法。首先,通过使用signum函数,设计了基于事件触发机制的固定时间DAT估计器。所提出的估计器能估计时变参考信号的平均值,在事件触发控制策略下不需要邻居的连续信息,从而减少了通信资源消耗。其次,在此基础上采用滑模控制方法,提出了一种固定时间控制器。最后通过Lyapunov函数法得到了收敛时间的上界。

关键词：分布式平均跟踪固定时间事件触发控制多智能体系统输入时延

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含噪信号的分布式平均跟踪

含噪信号的分布式平均跟踪

作者：陈长江厦门大学

学位级别：硕士

分布式平均跟踪是近年来多智能体系统研究新兴的研究方向。对于一个多智能体系统,假设利用每个智能体都有一个独立的参考信号,分布式平均跟踪问题的目标是在仅利用本地邻居智能体信息的情况下,通过为每个智能体设计一个本地控制输入,使... 详细信息

分布式平均跟踪是近年来多智能体系统研究新兴的研究方向。对于一个多智能体系统,假设利用每个智能体都有一个独立的参考信号,分布式平均跟踪问题的目标是在仅利用本地邻居智能体信息的情况下,通过为每个智能体设计一个本地控制输入,使得所有智能体能够跟踪随时间变化的参考信号的平均轨迹。本文利用图论、矩阵论、概率论和控制论等相关数学工具,研究了在参考信号含有噪声的情况下,具有控制输入时延和随机丢包过程的线性离散多智能体系统的分布式平均跟踪问题。主要研究内容以及贡献归纳如下。第一,研究了参考信号受到噪声干扰的多智能体系统的分布式平均跟踪问题,该问题的目标是设计在参考信号受到噪声干扰的情况下,减小噪声对实现跟踪目标的干扰的分布式算法。为此,我们利用卡尔曼滤波器技术估计受到噪声干扰的参考信号,并基于此提出了一种分布式平均跟踪算法,并证明在参考信号受到噪声干扰的情况下,提出的算法可以最终实现跟踪误差有界。第二,研究了在参考信号具有噪声的前提下,存在控制输入时延和随机丢包现象的多智能体系统的分布式平均跟踪问题。与大多数基于理想系统而言的分布式平均跟踪研究不同,我们构造状态预测器补偿控制输入时延造成的负面影响,利用期望通讯网络拓扑图分析丢包现象存在的通讯网络,结合卡尔曼滤波器提出了一种简单的多阶分布式平均跟踪算法,该算法对初始化误差具有鲁棒性,并且可以在通信/计算成本与稳态跟踪误差之间进行权衡,最后证明在该算法下,系统可实现均方意义下的分布式平均跟踪。

关键词：分布式平均跟踪噪声时延随机丢包多智能体系统

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非线性多智能体系统的分布式平均跟踪

非线性多智能体系统的分布式平均跟踪

作者：刘慧厦门大学

学位级别：硕士

分布式平均跟踪是多智能体系统研究的一个新兴问题,该问题假设每一个智能体具有一个时变参考信号,通过对智能体设计分布式算法,使得所有智能体在只与邻居智能体通讯的情况下,能够最终跟踪上所有参考信号的平均轨迹。本文利用图论、矩阵... 详细信息

分布式平均跟踪是多智能体系统研究的一个新兴问题,该问题假设每一个智能体具有一个时变参考信号,通过对智能体设计分布式算法,使得所有智能体在只与邻居智能体通讯的情况下,能够最终跟踪上所有参考信号的平均轨迹。本文利用图论、矩阵论、非线性系统稳定性理论等相关工具,研究了具有非线性约束的多智能体系统的分布式平均跟踪问题。主要研究内容以及贡献归纳如下。第一,研究了输入饱和多智能体系统的分布式平均跟踪控制问题,分别基于低增益反馈控制和非光滑反馈控制提出了两类算法。首先,考虑参考信号外部输入为零的情况,利用低增益反馈设计控制算法,证明如果系统矩阵是半负定的,那么分布式平均跟踪的误差是最终有界的。接着考虑了参考信号输入有界的情况,利用非光滑反馈设计控制算法,并证明该控制算法能够实现分布式平均跟踪。第二,研究了线性微分包含的多智能体系统的分布式平均跟踪控制问题。区别于已有分布式平均跟踪问题,我们允许智能体的动力学方程具有不确定性,并基于非光滑反馈提出了一个分布式算法,其收敛性结果依赖于系统的输入—状态稳定性以及复合拉普拉斯二次型函数的性质。我们证明了如果参考信号以及它们的控制输入是有界的,那么所提出的算法可以实现分布式平均跟踪。

关键词：分布式平均跟踪输入饱和非光滑反馈低增益反馈线性微分包含

基于采样数据的多智能体系统分布式平均跟踪问题研究

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基于采样数据的多智能体系统分布式平均跟踪问题研究

作者：段毅敏江南大学

学位级别：硕士

近年来,多智能体系统的研究引起了不同领域研究者的关注,其中分布式平均跟踪问题作为一致性问题和协同跟踪问题的扩展,有着其特有的挑战性。该问题假设有一组智能体,其中每一个智能体都跟踪一个时变的参考信号,且每个智能体之间仅使用... 详细信息

近年来,多智能体系统的研究引起了不同领域研究者的关注,其中分布式平均跟踪问题作为一致性问题和协同跟踪问题的扩展,有着其特有的挑战性。该问题假设有一组智能体,其中每一个智能体都跟踪一个时变的参考信号,且每个智能体之间仅使用局部通信。设计分布式协议,使得这一组中的所有智能体最终均能跟踪所有时变参考信号的平均值。目前,对于多智能体系统的分布式平均跟踪问题中大多都是基于智能体之间的持续通信。然而在实际应用中,随着数字传感器和控制器的广泛应用,控制算法也越来越依赖于数字平台。与全状态信息传输相比,在采样时刻传输状态信息可以更加有效的节省网络带宽和通信成本。因此,基于采样数据的多智能体系统的分布式平均跟踪问题具有一定的研究意义。本文针对三种不同的多智能体系统模型,研究了基于采样数据的多智能体系统的分布式平均跟踪问题,并且获得了以下研究成果:(1)研究了一阶多智能体系统的分布式平均跟踪问题。利用离散模型法,通过零阶保持技术将一阶系统连续时间模型转换为离散时间模型,并提出基于采样数据的分布式平均跟踪协议。同时假设智能体之间网络拓扑图是无向且连通的,并且系统所跟踪的多个时变参考信号的导数有界。随后通过图论以及初始条件,将平均跟踪问题转化为一致性问题。紧接着运用离散时间系统Lyapunov第二方法分析系统的稳定性,获得了一阶多智能体系统实现渐近有界分布式平均跟踪的充分必要条件,并通过数值仿真验证了分布式协议的有效性。(2)研究了一般线性多智能体系统的分布式平均跟踪问题。通过零阶保持技术将系统的连续时间模型转换为离散时间模型,提出相应的基于采样数据的分布式平均跟踪协议。假设网络拓扑图是无向且连通的,系统所跟踪的多个时变参考信号的动力学方程满足一般线性模型,同时保证参考信号的控制输入信号有界。随后,运用离散时间系统Lyapunov第二方法,结合使用图论与矩阵论,分析误差系统的稳定性并获得了一般线性多智能体系统实现渐近有界分布式平均跟踪的充分必要条件,并利用数值仿真进一步证实了协议的有效性。(3)研究了满足Lipschitz条件的非线性多智能体系统的分布式平均跟踪问题。利用离散模型法,得到非线性多智能体系统的离散时间模型。假设网络拓扑图是无向且连通的,系统所跟踪的多个时变参考信号的动力学方程同样满足Lipschitz条件,且参考信号的控制输入信号有界。通过利用离散时间系统Lyapunov第二方法,结合使用图论与矩阵论,分析误差系统的稳定性并获得了非线性多智能体系统实现渐近有界分布式平均跟踪的充分必要条件。利用三组不同参数的仿真结果证实了分布式协议的有效性,并分析了控制增益和采样周期对最终收敛状态的影响。

关键词：多智能体系统分布式平均跟踪时变参考信号采样数据离散Lyapunov函数

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一类分布式多智能体系统的协同控制方法研究

一类分布式多智能体系统的协同控制方法研究

作者：张尚俊黑龙江大学

学位级别：硕士

最近几十年来,由于多智能体系统控制在诸如可穿戴设备、无人机送货、家用简易机器人的普遍应用,多智能体系统的协同控制受到海内外诸多专家学者的普遍关注并且已经变为控制领域的主要研究课题之一.由于自然界中的实际系统基本上都是非... 详细信息

最近几十年来,由于多智能体系统控制在诸如可穿戴设备、无人机送货、家用简易机器人的普遍应用,多智能体系统的协同控制受到海内外诸多专家学者的普遍关注并且已经变为控制领域的主要研究课题之一.由于自然界中的实际系统基本上都是非线性的,对于非线性多智能体系统的一致性控制问题的研究无论从理论方面还是实际应用都是非常有价值的.本文从理论角度认真整理了非线性多智能体系统协调控制的研究背景和近况,列出了相关的预备知识,针对非线性多智能体系统的协同控制问题,特别是一致性问题和平均跟踪问题,进行了进一步的探究,主要内容如下:在回顾前人文献的基础上,研究了非线性多智能体系统一致性问题.针对一类非线性的多智能体系统,提出了基于神经网络以及自适应技术的一致性控制方法.在网络拓扑为切换拓扑结构的条件下,采用神经网络对未知非线性函数进行估计.给出了状态观测器来估计系统的状态,并采用基于观测器的自适应神经网络控制方法设计一致性协议,保证闭环系统状态最终是一致有界的.而后在切换拓扑结构下研究了非线性多智能体系统平均跟踪问题,即智能体的状态能够跟踪上多时变参考信号的平均值.假设时变参考信号由未知非线性动力学系统来产生,首先定义了平均跟踪滤波器,设计了基于神经网络的自适应控制器,通过选择适当的参数并基于Lyapunov分析方法证明了闭环系统状态最终是一致有界的.对本文给出的控制算法进行了软件模拟,其响应曲线图也应验了控制算法的合理性.

关键词：多智能体系统切换拓扑神经网络一致性分布式平均跟踪