【摘 要】
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近年来,由于具有容错性高、拓展性好、计算效率高等优点,多智能体分布式一致性和编队控制成为重要研究热点之一。一致性和编队控制已广泛应用于航天器编队姿态控制,无人机编队等领域。值得注意的是,抗扰能力、收敛速率和通信能耗是衡量多智能体系统性能的几个重要指标。将主要围绕三个方面展开研究:(1)具有未知非线性项和外部扰动的多智能体一致性控制问题;(2)有限和固定时间编队控制问题;(3)基于事件触发的多智能体
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近年来,由于具有容错性高、拓展性好、计算效率高等优点,多智能体分布式一致性和编队控制成为重要研究热点之一。一致性和编队控制已广泛应用于航天器编队姿态控制,无人机编队等领域。值得注意的是,抗扰能力、收敛速率和通信能耗是衡量多智能体系统性能的几个重要指标。将主要围绕三个方面展开研究:(1)具有未知非线性项和外部扰动的多智能体一致性控制问题;(2)有限和固定时间编队控制问题;(3)基于事件触发的多智能体系统通信优化问题。创新性工作如下:首先,针对一类存在非线性项和外部扰动的欠驱动多智能体系统的一致性控制问题,采用分布式模糊控制器来近似逼近未知非线性项。考虑实际应用中相对速度难以获取的情况下,设计扩张状态观测器(ESO)来估计速度信息和扰动,同时设计自适应律增强系统的抗扰能力。采用李雅普诺夫理论对系统进行稳定性分析,闭环系统性能稳定并实现一致性控制。其次,针对存在非线性项和外部扰动的多智能体系统的有限时间编队控制问题,设计了基于一致性的有限时间编队控制器,使系统实现有限时间稳定并且收敛时间存在上界。通过设计静态事件触发机制减少通信次数来降低系统的通信能耗,并排除了芝诺(Zeno)现象。实例仿真验证算法的有效性。最后,针对存在非线性项和外部扰动的多智能体系统固定时间编队控制问题,设计了基于一致性的固定时间编队控制器,系统收敛时间存在上界且不依赖于系统初始状态。相较于静态事件触发机制,所设计的动态事件触发机制将减少不必要的事件,确保系统达到较快收敛速率的同时减少计算和通信资源的占用。系统无芝诺现象。对比仿真验证算法的有效性。
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