基于采样与触发控制的多智能体系统滞后一致性研究

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多智能体系统是由多个具有一定功能的子系统组成的复杂系统,在许多领域都有重要应用,如智能交通控制、电网2.0、社交网络和飞行器编队控制等.近年来,随着系统复杂度的增加和任务需求的多样化,多智能体系统的协同控制受到众多领域研究人员的关注.一致性是协同控制的重要基础,可分为同步一致性和滞后一致性.后者包含了前者,应用更加广泛.本文主要研究如何节约通信资源并达到多智能体系统滞后一致的相关问题.主要研究内容如下:1.研究了基于数据采样的连续时间多智能体系统滞后一致性问题.利用保持器将采样离散化的系统转变为连续系统,构造了一个Lyapunov-Krasovskii泛函来分析系统的稳定性,给出了周期采样控制下多智能体系统实现滞后一致的条件.为进一步减少触发次数,在周期采样基础上引入事件触发策略,并给出达到滞后一致的稳定性判据.此外,分别为两种采样控制设计了相应的反馈控制器.最后分析了跟随者与领导者的滞后时间对达到滞后一致的影响.2.分析了基于事件触发策略的离散时间多智能体系统滞后一致性.分别考虑系统无时滞和有时滞的情况.在无时滞情况相下,为系统设计了时滞无关的事件触发策略,通过将滞后一致性问题转化为系统稳定性问题,得出了系统达到滞后一致的条件.进一步考虑具有通信时滞的情况,为时滞系统设计了时滞相关的事件触发策略,并给出了系统达到滞后一致的判据.最后分别就两种系统设计了相应的控制器.3.建立了基于观测器和数据采样的多智能体系统滞后一致性判据.考虑智能体及其邻居的系统状态无法直接获取的情况,分别为每个智能体构造分布式观测器来估计系统状态.同时采用周期触发策略,应用Lyapunov稳定性分析方法和线性矩阵不等式方法,给出了系统达到滞后一致的条件并设计了相应的控制器和观测增益矩阵.
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