饱和受限的非线性多智能体系统一致性研究

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伴随着近年来人工智能与信息技术的快速发展,多智能体系统理论作为一门新兴学科,已应用在飞行器的编队控制、分布式传感器网络、交通系统等重要领域中。考虑实际系统大多是非线性系统,且系统中存在着饱和受限情形。故而本文围绕饱和受限的非线性多智能体系统一致性展开研究。Euler-Lagrange模型是一种典型的非线性模型,并且它能够描述机械臂、空间卫星和机器人模型,有着广泛的应用前景。本文选取具有Euler-Lagrange动力学特征的多智能体系统为研究对象。同时,为确保系统能够在给定的时间内实现控制目标,本文对一致性问题中的有限时间一致展开研究。首先针对理想情形下的多Euler-Lagrange系统有限时间一致性进行研究。根据系统中是否存在领导者,从无领导者和有领导者两个角度出发,提出相应的有限时间一致性协议,利用Matrosov定理、LaSalle定理和有限时间稳定性定理等理论,得到系统能够在有限时间内实现稳定且智能体的状态保持一致的充分条件。其次研究外界干扰下的多Euler-Lagrange系统的有限时间一致性问题。利用快速终端滑模理论,提出了无领导者情形下的有限时间一致性协议,利用有限时间Lyapunov稳定性定理得到系统能够实现有限时间稳定的充分条件,并给出收敛时间的上界。最后研究饱和受限下的多Euler-Lagrange系统的有限时间一致性问题。针对Euler-Lagrange模型中存在的饱和受限情况,利用饱和函数对控制输入进行处理,提出了饱和约束下的有限时间一致性协议。通过Matrosov定理和LaSalle定理以及有限时间稳定性定理等理论,得到系统能够在有界的控制输入作用下实现有限时间内的稳定且智能体的状态保持一致的充分条件。综上所述,本文有以下进展:提出了理想情形下的有限时间一致性协议,分别对控制目标和参数进行优化。无领导者情形下,系统能够按照聚集控制的方式运行。有领导者情形下,用耦合系数来减少控制变量,更便于调节控制;基于快速终端滑模理论,提出的外界干扰下的有限时间一致性协议,大大提升了系统的收敛速度,同时使系统拥有更强的鲁棒性以及抗干扰能力;提出的饱和受限情形下的有限时间一致性协议,保证系统能够实现有限时间一致性的基础上,将控制输入限定在有界范围内,避免过饱和现象的发生。本文进一步丰富了现有的理论成果,具有更高的实际应用价值。
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