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基于动态事件触发的线性多智能体系统弹性控制及应用

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基于动态事件触发的线性多智能体系统弹性控制及应用

作者：钱月南京邮电大学

学位级别：硕士

多智能体系统常见于军事和民用领域,例如智能电网、多机器人等。多智能体系统完成任务时需要互相传输信息,而传输过程中易遭受恶意攻击的同时还会受到网络传输资源的限制。实际应用中,多机器人系统和微电网系统均可以建模为线性多智能... 详细信息

多智能体系统常见于军事和民用领域,例如智能电网、多机器人等。多智能体系统完成任务时需要互相传输信息,而传输过程中易遭受恶意攻击的同时还会受到网络传输资源的限制。实际应用中,多机器人系统和微电网系统均可以建模为线性多智能体系统,因此研究线性多智能体系统基于触发机制的弹性控制及应用具有重要的理论意义和工程价值。本课题主要研究执行器和传感器遭受攻击时对同构和异构线性多智能体系统的影响,结合动态触发通信技术,分别研究同构多智能体系统一致性弹性控制和异构系统完全分布式自适应双向一致性弹性控制策略,并将理论结果分别应用于电池储能系统的电压恢复、能级一致性和有功功率一致性问题中。主要研究工作有:1.针对传感器和执行器遭受攻击的线性多智能体系统,提出了基于安全动态事件触发机制的一致性弹性控制策略。设计预定义分布式保护器,构建安全动态触发机制,讨论各保护器的系数确定依据:当受损状态与预测器状态之间的误差在可容忍范围内,则保护系数设置为零;否则,该系数设置为1,并在动态事件触发机制中引入预测状态。与静态触发机制不同,在触发条件中构造动态辅助参数,其自适应律取决于触发时刻相邻状态之间的测量误差和相对误差。提出的触发机制有效缓解恶意攻击对系统触发序列的影响,且进一步减少触发次数。借助Lyapunov函数分析闭环系统稳定性且一致性误差满足L2增益性能。2.针对执行器遭受攻击的异构线性多智能体系统,提出了一种基于动态自触发机制的完全分布式自适应双向一致性弹性控制策略。首先,为每个跟随者设计具有相同维数的自适应动态补偿器来构造虚拟层,结合输出调节方程有解的条件来处理异构线性多智能体系统的双向一致性控制问题。与传统的具有固定反馈增益的动态补偿器不同,自适应动态补偿器引入了自适应增益后形成闭环,其入口参数包含了系统误差。该控制策略只依赖于智能体的动态和邻居智能体的相对状态,并且独立于通信拓扑中的全局信息。然后,设计了一种不需要连续监测的自适应动态自触发机制,与恒定值的触发机制相比,我们的自适应动态自触发机制提高了自我调节能力;与静态自触发机制相比,自适应动态自触发函数引入了一个非负辅助动态变量,该变量与系统误差相关,扩大了触发阈值,这样只有变化较显著的数据才能跨越新定义的阈值,从而减少通信频次。接着,利用Nussbaum函数,估计执行器附加攻击上界,而不是攻击信号本身,并提出了抵抗执行器攻击的自适应弹性控制策略。利用Lyapunov函数分析系统稳定性,得到指数收敛的双向一致误差。3.基于上述理论研究,以异质电池储能系统为研究对象,分别提出基于安全动态事件触发的二次电压弹性控制策略和基于动态自触发机制的二次能级弹性控制策略,解决电压恢复、能级以及有功功率一致性问题。通过一个附加的能级控制输入来直接使得储能设备的能级达到一致,从而使得储能设备的有功功率和能级得到独立控制。首先,针对电池储能系统的电压恢复问题,构建分布式电池动态模型以及安全动态事件触发机制,考虑电池储能系统电压及电压控制输入遭受到数据篡改攻击,设计二次电压弹性控制策略,使得每台电池储能系统的电压跟踪到期望值,从而维持电池储能系统电压的稳定。接着,针对电池储能系统的储能电池,考虑电池储能系统的异质特性,储能系统之间的通信资源有限,以及电池的能级控制输入和有功功率控制输入遭受到数据篡改攻击的情况,设计基于动态自触发机制的能级和有功功率弹性控制策略,解决执行器遭受攻击时的异构电池储能系统能级和有功功率一致性问题。理论上,Lyapunov函数分析了电池储能闭环系统的稳定性并证明不存在Zeno行为。

关键词：线性多智能体系统一致性控制弹性控制动态事件触发电池储能系统

基于分布式控制协议的线性异构多智能体系统的双边输出一致研究

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基于分布式控制协议的线性异构多智能体系统的双边输出一致研究

作者：李恩扬南京理工大学

学位级别：硕士

随着信息技术、网络技术、物联网技术与人工智能技术的发展,控制系统中的被控对象已经从之前的单一对象发展为包含多个对象的多智能体系统。在关于多智能体系统协同控制的研究中一致性研究是其中的一个重要领域,所谓多智能体的一致性意... 详细信息

随着信息技术、网络技术、物联网技术与人工智能技术的发展,控制系统中的被控对象已经从之前的单一对象发展为包含多个对象的多智能体系统。在关于多智能体系统协同控制的研究中一致性研究是其中的一个重要领域,所谓多智能体的一致性意味着各个子系统之间通过信息交流而达到预期状态的一致。在实际控制中一个整体系统的各个子系统之间往往同时存在着竞争和合作的关系,这就要求最后达到的一致性控制效果是双边一致的。与此同时在工业运用领域中,各个子系统之间的差异也就是异构性往往也是不能忽略的。因此本文针对内部节点之间同时存在竞争与合作关系的线性异构多智能体系统的双边输出一致问题,提出了一种基于状态观测器的分布式控制方案。具体的研究成果如下:首先针对异构线性多智能体系统的双边输出一致提出了一般性解决方案:对于每个子系统构建一个状态观测器,去跟踪一个已知的外部稳定参考系统,再通过线性输出调节方程获得调节矩阵,利用调节矩阵和观测状态以及各个子系统本身的状态获得控制量,以达到整个系统的双边输出一致。随后,在此解决方案的基础上提出了一种非完全分布式的一般性控制协议。然后为了解决非完全分布控制方案需要整个系统拓扑结构的全局信息这一缺陷,本文分别针对联通无向图和包含有生成树的有向图系统,对状态观测器进行了改进,提出了完全分布式的自适应控制方案。在有向图中通过引入单调函数来增加观测器的自由度,解决了有向图中拓扑结构非对称的问题。最后针对之前提出的观测器中需要外部参考系统的内部状态这一缺点,对观测器进行进一步的改进,提出了一种利用参考系统输出状态的观测器方案,同时减少了自适应参数,简化了控制协议。

关键词：线性多智能体系统双边输出一致异构完全分布控制

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多智能体系统一致性重置控制算法研究

多智能体系统一致性重置控制算法研究

作者：成毅中南大学

学位级别：硕士

群体智能是人工智领域的一个重要分支。其中,多智能体系统一致性问题是一类十分重要的研究课题,它也是许多复杂问题诸如多智能体编队控制、多智能体旋转控制、包含控制等的研究基础。为了解决多智能体系统一致性问题,传统的一致性控制... 详细信息

群体智能是人工智领域的一个重要分支。其中,多智能体系统一致性问题是一类十分重要的研究课题,它也是许多复杂问题诸如多智能体编队控制、多智能体旋转控制、包含控制等的研究基础。为了解决多智能体系统一致性问题,传统的一致性控制大多采用线性控制算法,然而,大部分基于线性控制算法的研究都着重于系统的稳态特性,而往往忽视了系统的暂态特性,即在实现系统一致性的同时未能综合考虑系统的调节时间与超调量等暂态性能指标。为了克服线性控制算法的局限性,重置控制被提出用于提高系统的暂态性能。到目前为止,有关重置控制的研究大多是围绕单系统,而多智能体相关的研究仍然不够充足。因此本文的主要创新工作如下:1.针对传统的线性控制算法无法兼顾二阶多智能体系统控制中的暂态性能问题,首先提出了基于一维重置机制的一致性控制算法。该算法在解决无向拓扑下二阶多智能体系统一致性问题的同时保证了重置机制具有Regularity属性。然后通过性能理论分析与比较,证明了一致性重置控制算法能够提升多智能体系统的一致性收敛速度。仿真结果表明,相比于传统线性控制算法与常见的非线性控制算法,一致性重置控制算法可以在维持较低的控制代价下有效地提升系统的暂态性能。2.针对传统重置控制方法无法应用于一般线性高维多智能体系统在有向拓扑下的协同控制问题,提出了基于芝诺异常排除的一致性重置控制算法。首先通过混杂系统的稳定性分析方法解决了有向拓扑下一般线性多智能体系统的一致性问题,同时保证了所设计重置机制的Regularity属性。然后通过集成时间相关的重置触发条件,排除了重置机制的芝诺行为。通过仿真验证了所提出的一致性重置控制算法的综合性能(稳态/暂态性能、控制代价、控制器抖动现象)。3.针对传统重置控制方法无法应用于一般线性多智能体系统在切换拓扑下的协同控制问题,提出了基于时变增益矩阵的一致性重置控制算法。首先通过发展一类时变系统的稳定性分析方法解决了切换拓扑下一般线性多智能体系统的一致性问题。然后通过在重置机制中集成zero带,提高了重置机制的鲁棒性。通过仿真实验,验证了算法的有效性。图18幅,表4个,参考文献65篇

关键词：一致性线性多智能体系统重置控制混杂系统

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基于事件驱动的多智能体系统协调控制

基于事件驱动的多智能体系统协调控制

作者：孙良辉黑龙江大学

学位级别：硕士

近年来,随着多智能体系统在诸多领域的广泛应用前景,引起了越来越多研究人员的关注.许多研究成果现已应用于无人飞行器的编队控制、无人车队控制等领域.一致性问题是多智能体系统协调控制的基本问题,是指利用智能体之间的信息交换设计... 详细信息

近年来,随着多智能体系统在诸多领域的广泛应用前景,引起了越来越多研究人员的关注.许多研究成果现已应用于无人飞行器的编队控制、无人车队控制等领域.一致性问题是多智能体系统协调控制的基本问题,是指利用智能体之间的信息交换设计适当的控制器,使得系统中所有智能体的状态在该控制器的作用下随着时间的推移最终达到趋同.传统的控制协议依赖于智能体之间连续的信息传输,因此会造成较大的能源消耗以及不必要的资源浪费.事件驱动控制策略可以避免连续通信并有效地减少能源消耗,本文将研究多智能体系统的事件驱动一致性问题.主要内容如下:系统总结了多智能体系统协同控制研究领域的背景和研究现状,给出了代数图论、事件驱动相关理论以及DoS攻击的相关知识.研究了基于观测器的的多智能体系统事件驱动协调控制.对于领导者带有未知输入的多智能体系统,提出了基于观测器的事件驱动一致性控制策略,保证了闭环系统跟踪误差信号是一致有界的,并且排除了Zeno行为.在此基础上又考虑了领导者带有未知输入的协调容错跟踪控制,当系统执行器出现偏移故障时,通过构造局部观测器和故障估计器估计状态和执行器偏移故障,设计了一种分布式事件驱动控制器.证明了所提出的基于观测器的事件驱动容错控制器可以保证估计误差和跟踪误差一致最终有界,并且确保系统运行时不会出现Zeno行为.研究了DoS攻击下的多智能体系统事件驱动协调控制.首先在固定拓扑下给出了分布式事件驱动控制器,分别在系统正常和系统受到DoS攻击时取不同形式控制器和分段Lyapunov函数,证明了所提出的控制策略保证了所有跟随者都能跟踪到领导者.进一步在切换拓扑下研究DoS攻击下的协调控制问题,设计事件驱动控制器,证明了所提出的事件驱动控制器可以实现领导者-跟随者一致性,并且证明系统运行时不会出现Zeno行为.通过数值仿真证明了理论分析的正确性.

关键词：线性多智能体系统事件驱动控制执行器故障 DoS攻击切换拓扑

基于状态观测器的多智能体系统的分布式优化问题研究

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基于状态观测器的多智能体系统的分布式优化问题研究

作者：张宇温州大学

学位级别：硕士

作为控制系统理论中的不可或缺的重要内容,线性多智能体系统的分布式优化问题受到很高的关注.该问题的解决主要是通过所获取个体与邻居之间交互的状态信息,设计一种控制协议,使得多个体的状态信息趋向于全局目标函数的最优解.但在实际... 详细信息

作为控制系统理论中的不可或缺的重要内容,线性多智能体系统的分布式优化问题受到很高的关注.该问题的解决主要是通过所获取个体与邻居之间交互的状态信息,设计一种控制协议,使得多个体的状态信息趋向于全局目标函数的最优解.但在实际操作时,全局目标函数难以获得,提出了基于分布式优化的控制算法,使得系统即使未知整体目标函数,也可以很好的达到控制目的实现最优.本硕士论文重点做了两部分工作.一部分是考虑了线性多智能体系统在无向的网络拓扑图下的分布式优化问题,设计了一个带有观察器的分布式的优化协议使得个体状态达到一致,也是全局目标函数的最优解.另一部分是研究了带有扰动的二阶系统基于观察器的分布式优化问题.提出了二阶系统下常用的处理扰动的办法,并设计基于内部扰动模型的优化协议以实现个体最优化.论文具体安排如下:第一章简单介绍了线性多个体系统,分布式优化和观测器的物理背景和广泛应用,以及当前的研究情况和本文以下章节中将会用到的预备知识.第二章重点研究了基于观测器的线性多个体系统的分布式优化问题.第三章主要研究了带有扰动的二阶多个体系统基于观测器的分布式优化问题,提出了带有状态观测器的分布式优化算法.第四章论文小结与展望.

关键词：线性多智能体系统二阶系统分布式优化观测器扰动

Leader具有控制输入的多智能体系统的一致性研究

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Leader具有控制输入的多智能体系统的一致性研究

作者：拜澎哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

近年来,多智能体系统的研究受到越来越多的学者的关注,它不仅揭示了自然界中许多复杂的系统的本质,其应用也非常广泛。在多智能体系统的协同控制中,一致性是最重要的问题之一。本文主要研究领导者（leader）具有有界控制输入情况下的多... 详细信息

近年来,多智能体系统的研究受到越来越多的学者的关注,它不仅揭示了自然界中许多复杂的系统的本质,其应用也非常广泛。在多智能体系统的协同控制中,一致性是最重要的问题之一。本文主要研究领导者（leader）具有有界控制输入情况下的多智能体系统的一致性研究。主要内容如下:论文的第一部分为绪论,介绍了多智能体系统的研究背景和意义。给出了多智能体系统的研究动态、现状。最后介绍了本文的研究内容以及各个章节安排。接下来介绍了本文研究工作开展所需要的基础理论部分。代数图论是研究多智能体系统一致性问题的必备工具之一,因此首先介绍了代数图论中有关有向图的基础知识。其次,给出了Kronecker积的定义和性质。最后对文中出现的数学符号进行解释。在论文的第三章中,我们对有向通信拓扑下的多智能体系统的一致性进行研究,并考虑到系统受到外界干扰的情况,给出了静态一致跟踪控制协议,通过构造合适的李雅普诺夫函数,应用Schur Complement引理,从而得到系统达到一致的条件。然后通过数值仿真来验证理论结果的有效性。最后一部分延续了上一章的研究内容,对控制协议进行了改进,给出了自适应一致性跟踪控制协议,通过构造李雅普诺夫函数,得到系统达到一致的条件。然后通过数值仿真来验证理论结果的有效性。

关键词：一致性跟踪线性多智能体系统外部干扰干扰观测器

具有饱和输入和通信约束的多智能体系统的包含控制

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河南工程学院学报（自然科学版） 2016年第4期28卷 62-68页

作者：方建印谢欣欣河南工程学院理学院河南郑州451191 郑州大学数学与统计学院河南郑州450001

研究了有向拓扑下具有饱和输入和通信约束的线性多智能体系统的包含控制问题,利用代数图论和Lyapunov控制方法证明了相应结论.假设系统是有界输入渐近零可控的且任意追随者至少存在一个领导者到它有一条有向道路,若持续通信时长大于某... 详细信息

研究了有向拓扑下具有饱和输入和通信约束的线性多智能体系统的包含控制问题,利用代数图论和Lyapunov控制方法证明了相应结论.假设系统是有界输入渐近零可控的且任意追随者至少存在一个领导者到它有一条有向道路,若持续通信时长大于某一阈值,利用代数Riccati方程设计的低增益间歇反馈控制协议可以使系统达到半全局包含控制.最后,给出仿真实例证明了理论分析的正确性.

关键词：线性多智能体系统有向拓扑输入饱和间歇通信半全局包含控制

维普期刊数据库

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线性多智能体系统的故障诊断和容错控制

线性多智能体系统的故障诊断和容错控制

作者：武亚威郑州大学

学位级别：硕士

近些年来,随着通信、网络、计算机等科学技术的不断快速发展,多智能体技术已经逐渐成为研究人员所关注的热点并且被广泛地应用到多无人车辆队、多无人机等新兴领域。与单智能体相比,多智能体系统显然具有更加强大的功能使其能够完成日... 详细信息

近些年来,随着通信、网络、计算机等科学技术的不断快速发展,多智能体技术已经逐渐成为研究人员所关注的热点并且被广泛地应用到多无人车辆队、多无人机等新兴领域。与单智能体相比,多智能体系统显然具有更加强大的功能使其能够完成日趋复杂的工作任务。然而,伴随着多智能体系统的功能变得更加强大的同时,多智能体系统运行时的安全性和可靠性也由于自身更加复杂的拓扑结构变得更加脆弱。在多智能体系统中,由于智能体之间是相互影响的、相互作用的。当一个多智能体发生故障之后,故障的发生将会导致整个多智能体系统的输出都会发生偏移而无法达到期望的轨迹,严重时甚至可能会使智能体之间发生碰撞导致整个系统的崩溃。因此,对多智能体的容错控制方案的深入研究对提高多智能体系统的安全性和可靠性具有重要意义。本文主要研究了多智能体系统的故障诊断和容错控制策略,主要的研究内容如下所示:（1）对不确定多智能体系统的容错控制问题的解决策略进行了研究并且提出了相应的容错控制方法。首先,以包含1个领航者和N个跟随者的线性多智能体系统的数学模型为研究对象,在给定的数学模型中考虑了建模不确定性参数和扰动。当其中一个跟随者系统发生了执行器故障之后,故障很有可能会对整个多智能体的运动轨迹造成影响。本文构造了一种基于局部相对输出估计误差的鲁棒自适应观测器来获得多智能体系统中的执行器故障估计值。基于获得的故障估计信息,本文构造了一种基于相对输出跟踪误差的输出反馈容错控制方案以控制故障后的多智能体系统。最后,采用了一个包含4个智能体的多智能体系统作为仿真对象证明了提出算法的有效性。（2）对时滞多智能体系统的容错控制问题的解决方案进行了讨论并且给出了相应的容错控制策略。由于智能体之间的数据传输、运算等原因,时滞项广泛存在与多智能体系统中。为了克服时滞项对多智能体故障算法的影响,首先,采用了一种基于相对输出估计误差的动态扰动观测器对故障进行估计,然后,设计了一种基于相对输出跟踪误差的动态补偿控制策略以抵消故障对系统造成的影响。最后利用包含5个无人机的多智能体作为仿真实例研究了所提出算法的有效性。（3）进一步研究了具有执行器与传感器同时故障的多智能体系统的容错控制问题并且给出了相应的解决方案。首先,通过坐标变换将基于局部相对输出信息的多智能体系统解耦为多个独立的子系统。并且针对已经解耦后的子系统,设计了基于未知输入观测器的故障诊断策略。然后,基于获得故障的估计信息,本文构造了一种基于相对输出跟踪误差的动态补偿容错控制协议以保证故障后的多智能体系统的输出轨迹仍然能够与期望轨迹一致。最后,给出了一个仿真实例证明了该算法的有效性。

关键词：线性多智能体系统故障诊断容错控制

线性多智能体系统一致性的自适应动态规划求解方法

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系统科学与数学 2016年第7期36卷 1016-1030页

作者：李健沈艳军刘允刚三峡大学电气与新能源学院宜昌443002 山东大学控制科学与工程学院济南250061

利用自适应动态规划的在线迭代算法来研究线性多智能体系统的一致性问题.所研究的多智能体系统的状态矩阵和输入矩阵可以是已知的或未知的.首先,给出多智能体系统依赖初始时刻、终端时刻的性能指标;然后,将由初始时刻和终端时刻确定的... 详细信息

利用自适应动态规划的在线迭代算法来研究线性多智能体系统的一致性问题.所研究的多智能体系统的状态矩阵和输入矩阵可以是已知的或未知的.首先,给出多智能体系统依赖初始时刻、终端时刻的性能指标;然后,将由初始时刻和终端时刻确定的时间段进行划分;接着,结合代数Riccati方程推导出迭代方程,并在划分后的时间段上重复地利用系统的状态信息和输入信息进行迭代计算,直至算法收敛为止;最后,利用仿真试验验证了该算法的有效性.

关键词：线性多智能体系统一致性自适应动态规划代数Riccati方程