【摘 要】
:
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
论文部分内容阅读
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。
其他文献
自新型冠状病毒疫情爆发以来,全球各国家、地区经济社会屡次遭受打击,严重阻碍人类社会健康稳定发展的步伐。目前,坚持科学防疫,规范佩戴口罩是防控疫情最有效的措施之一。以人工监督规范佩戴口罩的策略易造成交叉感染、病毒蔓延、漏检和误检等情况。通过目标检测技术实现无接触、全天候、实时性和自动化检测人脸规范佩戴口罩任务,不仅可有效缓解疫情常态化,同时对坚持科学预防措施提供有效助力。针对实际应用场景下人脸佩戴口
在能源互联网时代,通过建立电力用户需求侧与电网供给侧双向信息流,推动“源网荷”发展,运用大数据分析技术对信息进行有效价值的挖掘,以实现电力供需双赢双利。而配用电数据作为供需双侧的桥梁,对电力系统进行负荷分析规划、需求侧响应等工作具有重要的参考价值。配用电数据包含用户用电信息和电网运行相关指标,比单一的负荷或者电量研究更加的复杂,而配用电数据的识别是在挖掘出不同用电类型的基础上,对用户的用电行为模式
<正>2018年11月,习近平总书记在首届中国国际进口博览会上宣布,支持长江三角洲区域一体化发展并上升为国家战略。4年多来,长三角地区不断增强政策协同、深化分工合作、凝聚强大合力,着力当好经济压舱石、发展动力源、改革试验田,在服务构建新发展格局、推进现代化建设中勇挑重担、走在前列。实施长三角一体化发展战略取得了哪些积极成效,下一步将如何发力?记者采访了国家发展改革委有关负责同志。…问:随着长三角一
通过构建港口竞争力指标评价体系,基于因子分析法测度了京津冀四个主要港口的竞争力水平。结果表明:京津冀港口竞争力排名依次为天津港>唐山港>秦皇岛港>黄骅港。最后依据测度结果提出提升京津冀港口竞争力水平的对策建议。
随着数字智能化时代的到来,很多决策问题变得更加复杂,存在许多的不确定信息。为了处理复杂环境下的决策问题,许多决策模型已经被提出并广泛应用于供应商选择、风险管理、路径规划、应急决策等问题中。然而,传统的不确定信息理论不能充分表达多属性群决策问题中的所有信息,受到越来越多限制和挑战。因此,本文在经典犹豫模糊语言集和Pythagorean模糊语言集理论的基础上,针对综合考虑信息的广义犹豫Pythagor
锂电池的健康状况监测主要包含健康状态估计与剩余使用寿命预测。开展锂电池健康状况监测对保障电气设备稳定运行、避免重大事故发生具有重要的意义。目前,神经网络方法已经成为实施锂电池健康状况监测的有效途径,其泛化性和鲁棒性已被业界认可。但是当前的神经网络监测模型常忽略电池时间序列的反向上下文信息,影响健康状况的监测精度。同时,在进行锂电池健康状况监测时,神经网络的性能过分依赖于训练样本的数量。但在实际情况
由于高压直流输电稳定、不受距离限制,高压直流输电已成为我国电网的必然选择。换流变压器在空载合闸时下会出现励磁涌流,造成差动保护误动作,使电力系统存在重大的安全隐患,极端情况下电气设备会遭到损坏,造成电力损失。因此,如何提升励磁涌流识别精度与励磁涌流抑制效果是高压直流输电的重要研究内容。在此背景下,本文主要研究内容可分为以下几个方面:1.首先从理论上推导了换流变压器励磁涌流产生的基本原理,本文的研究
分布参数系统能够精准且全面地描述实际工程中所遇到的控制系统,具备广泛的应用背景,尤其在航空航天、生物化学等领域,因而对于分布参数系统的研究具有重要的理论意义与应用价值。迭代学习控制是智能控制的一个重要分支,通过用严格的数学语言描述和定义,控制算法简单,且不依赖于被控系统精准的动力学模型,在给定的时间区间内能够实现被控对象的任意精度的轨迹跟踪或抑制振动,可以有效解决传统控制难以解决的复杂不确定性系统
随着第五代(5G)无线通信网络技术和物联网技术的快速发展,物联网终端设备在智慧小区、智慧工厂、智慧农场等场景中广泛应用。在以上场景中,部分终端设备存在未充分利用的存储资源。缺少有效的管理策略,难以高效地利用这些存储资源,这导致存储资源利用率不高的问题。目前针对存储资源管理的策略,虽然功能完善、性能优良,但是结构复杂,难以移植到资源受限的终端设备。因此,本文通过分析物联网终端设备群的存储资源及其应用