有向切换通信拓扑下多无人机分布式编队控制（英文）

本文对多无人机分布式时变编队控制问题进行了研究.无人机之间的通信拓扑假定是有向和切换的.基于自身状态与邻居状态的相对局部信息构建了分布式编队控制器.通过引入一个恰当的编队误差向量,将有向切换通信拓扑下的多无人机编队问题转化为一个切换系统的镇定问题.基于Lyapunov稳定性分析方法得到了达成编队的充分性条件.仿真实验结果验证了结论的有效性.

具有有向切换拓扑结构的二阶多智能体系统的领导随从一致

该文旨在研究具有非线性动力学特征和时变耦合时滞的二阶多智能体系统的领导随从一致性问题,所研究的系统具有切换的拓扑结构.基于Lyapunov泛函理论和线性矩阵不等式的方法,本文给出了一类领导随从一致的充分性条件,并通过具体实例验证所给判据的有效性.

有向切换拓扑条件下考虑暂态响应的多智能体H_∞一致性控制

针对有向切换拓扑多智能体系统带领导者的一致性追踪问题,研究了H∞一致性控制方法。通过带有领导者的Laplacian矩阵,将带领导者的一致性追踪问题转化成低维系统的稳定性问题,并给出满足暂态性能指标的充分条件;利用Lyapunov函数法并结合线性矩阵不等式方法,对系统进行了稳定性分析,得到了分布式控制器的设计方法和平均驻留时间条件。该设计方法能够使系统受到随机外部扰动时,系统状态以较小的振荡快速趋于一致,满足暂态响应性能指标。分别在考虑暂态响应、不考虑暂态响应和不受外部扰动3种条件下,对多无人机系统进行了仿真。结果表明,考虑暂态响应的H∞一致性控制器能够使系统达成一致,比不考虑暂态响应所设计的控制器能更快地、更平稳地趋于一致,满足暂态性能指标。

有向切换拓扑下多智能体系统编队控制

针对多智能体系统编队形成过程中受lur’e型非线性项影响,并考虑降低系统通信要求,基于一致性理论,设计了分布式控制器,使得多智能体系统形成时变编队。利用Laplacian矩阵的特殊性质,对其进行分解,将多智能体系统的编队控制问题转化为低阶系统的稳定性问题。给出了切换拓扑的平均驻留时间概念,据此提供了一种设计分布式控制器的步骤,利用线性矩阵不等式和Lyapunov函数证明了有向切换拓扑条件下,多智能体系统受lur’e型非线性项影响时能够形成时变编队。通过仿真验证了所设计控制器的有效性。

有向切换拓扑条件下多无人机系统抗扰动编队-追踪控制

考虑到无人机飞行过程中受到短时有界阵风扰动,设计了H∞控制器使领导者追踪期望轨迹,跟随者形成期望编队。通过对包含领导者多无人机系统通信拓扑结构分解,将编队-追踪控制问题转换为两个系统的渐进稳定性问题,借助线性矩阵不等式和Lyapunov函数给出了控制器设计步骤的合理性证明。最后对多无人机系统进行仿真,所设计的控制器能够实现编队-追踪控制并满足暂态性能指标。

存在时延的有向切换网络分布式PUSH-SUM平均一致性

讨论存在时延的有向切换网络PUSH-SUM分布式对偶凸优化算法的平均一致性。传统的分布式算法建立在每个个体之间的信息传播是及时可靠的基础上,但现实中可能会因为数据包的丢失或某种其他的原因导致网络个体之间的信息传递出现时延。在目前研究的固定网络的PUSH-SUM和通过系统扩维把时延问题转化成与之等价的无时延系统的基础上,在分布式PUSM-SUM对偶平均一致性算法的基础上得出以指数的形式一致收敛于平均值。

有向切换网络有害信息智能过滤方法仿真

对有向切换网络的有害信息进行智能过滤时,在提高网络安全应用方面具有重要意义。在对网络有害信息进行过滤时,需对网络信息的特征权重进行计算,确定网络模式的隶属函数。传统方法主要根据网络信号进行过滤,忽略了隶属函数的影响,导致过滤有害信息的准确率低,提出基于模式影响度方法的有害信息过滤方法。根据网络信息分类的向量和特征权值,计算网络信息过滤的评判矩阵,得到网络智能信息向量和网络信息类别的相似度值,进一步对网络信息熵和条件信息熵进行求解,以网络有害信息的特征选择为基础,利用网络信息的特征项计算特征项在网络信息中的的频率权重和位置权重,分析有向切换网络模式的影响函数,分别计算网络信息模式库的隶属度函数,根据调整网络中的阈值和计算网络信息的正常度,实现有害信息的智能过滤。仿真结果表明,提出方法在对网络有害信息进行智能过滤时,具有较高的查全率和准确率。

线性时滞多智能体系统多类型拓扑切换下的一致性

针对带有时变时滞协议的连续时间线性高阶多智能体系统在多类型有向通信拓扑切换下的一致性问题进行研究.考虑多智能体系统在可一致与不可一致通信拓扑之间进行切换的情况.通过一个线性变换将该一致性问题等价地转化为一个切换时滞系统的稳定性问题.基于切换系统稳定性理论与时滞系统理论,利用平均驻留时间方法分析,以线性矩阵不等式(linear matrix inequalities,LMIs)的形式给出多智能体系统达到状态一致的充分条件.数值实例验证了理论分析所得结论的正确性.

有向切换拓扑下非线性多智能体系统的一致性控制

本文研究有向切换拓扑条件下无领导者的Lur’e型非线性多智能体系统的动态一致性问题。设计了基于协同邻居输出信息的观测器类型的动态一致性算法,可以保证在邻居状态信息未知情况下系统达到一致。利用Laplacian矩阵的特殊性质以及Laplacian矩阵的降维变型形式,提出了一种新的拓扑依赖的多重Lyapunov函数构建方法,进而将切换拓扑下的一致性问题转换为低维切换系统的稳定性问题。该方法放宽了对拓扑条件的约束,实现了网络拓扑依赖矩阵和系统动态依赖矩阵的独立设计。再利用多重Lyapunov函数法结合线性矩阵不等式方法对系统进行稳定性分析,给出动态一致性控制器的反馈矩阵的求解方法,得到了平均驻留时间条件。结果表明,提出的方法可使得Lur’e型非线性多智能体系统达成一致,只要满足每个候选拓扑中都包含有向生成树且切换拓扑的平均驻留时间大于一个指定的阈值。

切换网络分布式次梯度优化算法

研究了切换网络的多个体分布式次梯度优化算法。在有向切换网络是周期强连通的且对应的邻接矩阵是随机的而非双随机的条件下,利用非二次李雅普诺夫函数方法证明了所提多个体分布式次梯度优化算法的收敛性。最后,通过仿真实例验证了所提算法的有效性。

切换拓扑下多自主水下航行器编队一致性控制

针对含有通信时延的多自主水下航行器系统的控制问题,本文提出了包含相对位置信息以及速度阻尼器的一致性控制算法。通过反馈线性化方法将多自主水下航行器运动学模型和动力学模型转化为二阶积分器形式。对含通信时延的系统构造Lyapunov-Krasovskii泛函,利用积分不等式和线性矩阵不等式理论,得到多自主水下航行器系统实现一致的充分条件。研究表明:仿真实验证明了所提控制算法的有效性,并验证了在随机切换拓扑和编队队形变换时此控制协议下的多AUV系统具有良好的鲁棒性和稳定性。通过设置位置层和速度层通信拓扑,减少速度和位置的耦合,并提高收敛速度,多自主水下航行器系统可以收敛到期望位置。

时变有向图下多航天器系统无相对速度信息的自适应编队控制

针对有向切换图下具有参数不确定性的多航天器系统的编队控制问题,依照模型参考自适应一致性思路,提出了一种新的无需相对速度信息的编队控制算法。首先,针对通信结构为切换有向图的多航天器编队系统设计一个参考模型,该参考模型以航天器的编队误差和绝对速度作为输入。其次,对每个航天器设计了自适应控制算法以实现对参考模型输出的跟踪,其中设计自适应律来估计航天器的质量来解决航天器质量未知的问题。最后对由6个航天器组成的编队系统进行数值仿真验证,结果表明所提算法能够保证在有向切换图下航天器收敛到期望的队形。

基于自适应动态规划的四旋翼无人机分布式最优协调控制

为了提高四旋翼无人机编队的自适应能力,通过自适应动态规划(adaptive dynamic programming,ADP)方法研究四旋翼无人机编队分布式最优协调控制问题。将该算法引入到分布式协调控制器的设计中,既避免了冗余数据的传输,又使各无人机的性能函数最小化。基于模糊双曲模型的评价神经网络(critic neural network,CNN)逼近值函数,以实现控制策略的设计。闭环系统稳定性证明权值估计误差和局部邻域协调误差是一致最终有界的。最后,进行了有向切换通信拓扑下的四旋翼编队仿真实例,结果表明了该算法的有效性。

离散时间多智能体系统一致性的平均驻留时间条件

研究高阶离散时间线性多智能体系统在有向切换信息拓扑下的状态一致性问题.首先通过提出的线性变换将该一致性问题转换为相应离散时间线性切换系统的渐近稳定性问题.然后借助于切换系统稳定性的平均驻留时间方法,分别得到如下两种情形下该一致性问题可解的充分条件:1)信息拓扑集合中的一部分拓扑是可一致的;2)信息拓扑集合中所有信息拓扑是可一致的.最后通过数值仿真验证了所得理论结果的正确性.

基于状态观测器的多四旋翼无人机时变编队控制

针对有向切换通信网络下多四旋翼无人机系统存在的部分信息不可测问题,基于神经网络状态观测器方法,提出了分布式自适应滑模时变编队控制方案。首先,通过设计分布式时变编队控制协议,使无人机仅需邻居状态信息便可实现通信,摆脱了对全局信息的依赖。其次,由于欠驱动特性的存在,设计了位置辅助控制器,解算出姿态目标信息和控制推力。同时,通过设计神经网络状态观测器,对系统不可测信息进行观测,并将观测值反馈到自适应滑模控制器中,提高了无人机系统的鲁棒性。最后,通过Lyapunov定理对四旋翼无人机编队系统进行分析,证明了多无人机编队追踪误差有界且可收敛到零点邻域内。仿真结果表明,本文控制方法可以使多无人机系统实现时变编队控制,验证了理论结果的有效性。