具有执行器饱和的正线性系统的事件触发控制

尽管事件触发控制策略在提升通信效率方面效果显著,但在实际运用过程中,可能会因为触发次数的减少而导致系统稳定性下降.针对这一问题,本文提出了一种新的事件触发控制策略,实现了执行器饱和正线性系统在通信效率和系统稳定性之间的平衡.首先,引入权重因子构建了一种线性加权事件触发机制,并基于该机制和凸包技术设计了事件触发状态反馈饱和控制器;其次,利用线性余正Lyapunov函数方法,在事件触发机制下分别建立了一般吸引域估计和最大吸引域估计下闭环系统正性和稳定性的充分条件.这些条件可以退化为时间触发机制下的条件,从而实现通信效率和系统性能之间的平衡;再次,给出了事件间隔时间的严格正下界,从而避免了Zeno行为,即系统在有限时间内进行无限次触发;最后,通过一个仿真例子验证了所提出的事件触发控制策略的有效性和优越性.

孤岛微电网固定时间分布式鲁棒二次控制

针对孤岛微电网实际运行过程中出现的未知外部扰动,提出了一种固定时间分布式鲁棒二次控制算法,实现了电网频率一致性控制,有效抑制了不确定干扰,提高了系统的鲁棒性能。首先,通过设计基于饱和函数的新型控制算法,有效地解决了现有控制器高频切换引发的抖动问题。同时确保二次控制能够在固定时间内达到稳定状态,且收敛时间上界不依赖于任何初始状态。然后,在设计控制算法的基础上,采用改进的分布式事件触发机制,在满足收敛速度和达到电网频率一致性的基础上减轻了通信负担,减少了控制器更新的频率,显著降低了通信资源的消耗,并排除了Zeno行为。最后,利用Matlab/Simulink仿真平台验证了所提控制算法的有效性。

多智能体系统事件触发一致性研究综述

事件触发一致性控制是解决多智能体系统(multi-agent systems,MASs)一致性通信资源消耗问题的有效手段.本文简述了MASs事件触发一致性的基本框架,综述了MASs事件触发一致性问题所涉及的事件触发机制及设计策略、事件触发一致性的影响因素、Zeno行为和事件触发一致性应用4个方面的国内外研究进展,对未来研究方向进行了展望.

基于事件触发的三阶离散多智能体系统一致性分析

研究了基于事件触发控制的三阶离散多智能体系统的一致性问题.首先,基于位置、速度和加速度三者的测量误差,设计了一个新颖的事件触发控制机制.然后,利用不等式技巧,得到了使离散多智能体系统达到一致的充分条件.所得到的条件揭示了系统的通信拓扑的Laplacian矩阵特征值和耦合强度对于系统一致性的影响.此外,还给出了事件触发控制器排除类Zeno行为的确定条件,这意味着事件触发控制器不会每个迭代时刻都更新.最后,通过仿真实验验证了所获得理论结果的正确性和可用性.

延时下基于事件触发的多智能体系统一致性

研究了通信延时下基于事件触发的一阶多智能体系统一致性问题。针对有向固定拓扑,设计了通信延时下基于事件触发机制的控制器。利用李雅普诺夫稳定性理论提出了能够使系统稳定和一致的事件触发函数和时延上界,并利用该事件触发规则求取两次触发之间的最小间隔,证明了该系统不存在Zeno行为。事件触发机制的引入有效减少了控制器的更新次数和智能体之间的通信频率,节约了资源,最后通过仿真实例验证了该理论方法的可行性与有效性。

多智能体系统的事件驱动控制

近年来事件驱动控制发展迅速,并引起了多智能体系统领域研究者的极大关注.本文对基于事件驱动控制的多智能体系统的研究现状进行综述.从智能体动力学角度,分别对这个领域的一些代表性成果和研究方法进行了归纳总结.进一步,论述了边事件驱动控制策略下的多智能体系统的研究成果.随后,利用一类新型事件驱动控制来探讨多智能体系统的一致性问题.最后,给出了尚未解决的问题和未来值得关注的研究方向.

事件触发机制下多智能体系统的非对称二分一致性

通过对事件触发的多智能体系统非对称二分一致性问题的分析,针对结构平衡的无向符号图构造一类新的拉普拉斯矩阵,提出了一种分布式事件触发控制协议;运用Lyapunov稳定性理论、矩阵理论、图论、Young不等式等方法,得到系统在事件触发控制下的稳定性条件,并实现智能体状态收敛到幅值和符号均不同的非对称二分一致;运用测量误差设计事件触发条件,使智能体满足触发条件时被触发并更新控制器数据;分析计算出任意两次事件触发时刻的间隔为正常数,证明了本设计能够避免Zeno行为的发生;最后通过数值仿真验证了结论的有效性.

基于事件触发机制的智能车编队控制

考虑多个自主移动的智能车编队问题,为了减少车辆行驶过程中多辆车频繁通信带来的能量消耗,提出了一种基于事件触发机制的智能车编队控制算法。该算法通过在相邻车辆之间加入安全距离,避免了相邻车辆碰撞的发生。首先对车辆设计事件触发控制器,然后通过一致性分析得到事件触发机制,并对算法的Zeno行为进行分析,对算法的有效性给出了证明。最后,通过系统仿真验证了控制器的正确性和算法的有效性。

基于事件触发机制的自主车辆队列协同控制

为应对通信过程存在的扰动以及减少自主车辆队列控制中的信息冗余、资源浪费,提出了一种基于事件触发机制的自主车辆队列协同控制算法,保证自主车辆队列的稳定运行。首先,针对有向通信拓扑结构下的自主车辆队列设计基于事件触发机制的协同控制算法,即使存在扰动约束,自主车辆也可以在该算法的控制下有效跟随领航车辆的速度,且与相邻车辆保持期望的安全距离。其次,通过设计Lyapunov函数以及分析Zeno行为,证明算法的有效性和安全性。最后,通过MATLAB仿真验证了控制算法的正确性。

基于事件触发优化的鲁棒H_(∞)控制

针对线性系统,研究事件触发优化机制下的鲁棒H_(∞)控制。首先,在时间触发和事件触发机制下,给出系统优化性能指标,设计优化控制器。接着,考虑基于事件触发优化机制下的鲁棒H_(∞)控制,当外部干扰为零时,给出线性系统渐近稳定性的证明;当外部干扰不为零时,推导得到系统具有给定H_(∞)干扰抑制水平γ。然后,分析线性系统的Zeno行为,通过推导给出一个正的最小触发时间间隔来保证系统不会存在Zeno行为。最后,通过系统仿真验证算法的有效性。

基于事件触发的分布式优化算法

本文研究了一类分布式优化问题,其目标是通过局部信息交换使由局部成本函数之和构成的全局成本函数最小.针对无向连通图,我们提出了两种基于比例积分策略的分布式优化算法.在局部成本函数可微且凸的条件下,证明了所提算法渐近收敛到全局最小值点.更进一步,在局部成本函数具有局部Lipschitz梯度和全局成本函数关于全局最小值点是有限强凸的条件下,证明了所提算法的指数收敛性.此外,为了避免智能体之间的连续通信和减少通信负担,将所提的两种分布式优化算法与事件触发通信相结合,提出了两种基于事件触发的分布式优化算法.证明了提出的事件触发优化算法不存在Zeno行为,并且在相应条件下保持了与连续通信下分布式优化算法一样的收敛性.最后,通过数值仿真验证了上述理论结果.

事件触发下混合时滞神经网络的状态估计

研究了事件触发机制下混合时滞神经网络的状态估计问题.通过引入依赖于测量输出且具有指数衰减特性的阈值函数,设计了新的事件触发机制来降低采样和通信频率.综合混合时延和事件触发特性,建立了新的状态估计误差系统.采用Lyapunov函数和不等式技术,建立了误差系统指数稳定性条件,分析并排除了事件触发机制中的Zeno现象.最后通过例子验证了理论方法的有效性.

多智能体系统分布式事件触发控制综述

随着人工智能以及通信技术的发展,减少通信资源及计算资源的浪费,延长宽带和硬件的使用寿命成为了一个关键的问题.事件触发控制,即当某一变量超过给定阈值时,系统才进行采样,控制器才进行更新,有效地节约了线上通信及计算资源.本文首先分析了连续时间和离散时间下的事件触发控制,讨论了自触发控制、基于边的事件触发控制、动态事件触发控制以及异步事件触发控制的主要思想.其次,分别从一致性、优化以及博弈方面阐述了事件触发的广泛应用.同时,给出了两种常见的稳定性分析方法和两种排除系统中可能存在的Zeno行为的论证方法.最后对本文进行了总结,指出了当前事件触发工作的不足之处并对未来的研究做出展望.

基于事件一致性的异质多智能体系统研究

针对二阶异质多智能体系统的一致性问题,本文研究了二阶异质多智能体系统基于事件的一致性。为了确保一致性成立,分析了异质多智能体系统的位置信息图和速度信息图的拓扑特性,并设计了关于位置信息图的基于二阶邻居信息的分布式一致性算法。同时,建立一个事件触发函数,确保系统以指数函数的形式达到一致,并证明了所有智能体的两个连续事件触发时刻之间都存在正的下界,保证了没有Zeno行为,为验证理论结果的有效性,利用Matlab软件进行仿真分析。仿真结果表明,在一致性算法(5)下,多智能体系统的位置和速度达到了一致。该研究为多机器人系统的编队问题提供了理论基础。

级联触发策略下非结构化道路的自主卡车队列控制

本文针对非结构化道路上自主卡车队列系统的控制问题进行研究,设计一种基于级联触发的控制器,有效提高复杂工况下的卡车队列系统性能.首先,建立不依赖于道路结构的纵–横耦合卡车队列系统模型,该模型涉及复杂环境下车辆存在故障(包括执行器、传感器的失效故障以及随机网络故障)影响.其次,为降低燃油消耗,设计了基于自触发和事件触发的级联触发控制器,并利用李雅普诺夫方法证明了系统的闭环稳定性.此外,通过对系统Zeno行为的分析量化,得到了触发时间间隔的下界值,保证了算法的实际应用性.本文为了实现卡车系统队列稳定性控制目标,进一步给出了控制器设计限制条件.最后,仿真结果表明,所提出的控制方法不但能保证单车渐近稳定以及队列稳定,还能有效减少执行器更新频率,提高燃油经济性.

忆阻电路系统事件触发脉冲稳定性研究

针对忆阻电路系统,利用Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型,提出了一种新的事件触发脉冲控制方法,并利用Lyapunov稳定性理论,得到事件触发函数及稳定性条件,且排除了Zeno行为的发生。最后,通过数值仿真验证了理论结果的有效性。

基于自适应动态时钟通信的二阶多智能体系统完全分布式一致性

针对无向通信拓扑下二阶多智能体系统的一致性问题,本文提出了一种基于自适应动态时钟的新型事件触发控制策略.智能体根据自身的动态时钟来确定触发时刻,在触发时刻向邻居广播自身的状态信息并自适应重置时钟.每个智能体只获取邻居在触发时刻的状态信息,且仅依赖自身的状态和邻居在触发时刻的状态来更新时钟和控制信号,无需使用邻居的实时状态信息,也无需使用通信拓扑的任何全局信息.所设计的控制策略有效避免了连续通信,并且是完全分布式的.利用代数图论以及Lyapunov稳定性分析方法证明了所提出的控制策略能保证系统是渐近稳定的并且不存在Zeno行为.仿真示例进一步验证了所提出控制策略的有效性.