一种基于指定时间收敛的多智能体系统协同控制方法与流程

1.本发明属于计算机科学与控制领域，涉及一种基于指定时间收敛的一阶多智能体系统分布式协同一致性控制方法。
2.背景领域
3.近年来，多智能体协同控制的研究取得了令人瞩目的进展，越来越多的大型工程任务仅仅依靠单个的设备或机器不能够实现其规划内的多重功能，而且在许多学科的科学研究中，系统整体所展现出来的性能会出现有别于系统个体部分的行为特征。
4.多智能体控制的目标是让若干个具备简单智能却便于管理控制的系统能通过相互协作实现复杂智能，使得在降低系统建模复杂性的同时，提高系统的鲁棒性、可靠性和灵活性。目前，多智能体系统已经广泛应用于交通控制、智能电网、生产制造、无人机控制(编队)、传感器网络、数据融合、多机械臂协同装备等众多领域。其中一致性问题与控制收敛速度是重点关注的问题，基于此相关研究员提出了有限/固定时间策略，这些策略依赖于系统的初值与控制器参数，这意味着给定时间与控制器参数设计需要前期复杂计算。相比而言，指定时间策略可以预先任意给定控制系统的收敛时间而无需计算，即如何设计一个指定时间收敛的多智能体一致性稳定的控制器协议是极具挑战与价值的。


技术实现要素：

5.针对上述提及的问题，本发明提出了一种基于指定时间的分布式一阶多智能体系统一致性控制方法。
6.指定时间一致性是指在某个任意指定的时间内使多智能体系统实现协同一致性。相较于有限时间和固定时间一致性，指定时间策略具有以下优点：1)不依赖于智能体系统的初始状态；2)与控制器参数无关；3)可以预先任意给定。
7.本发明所采用的技术方案，包括如下步骤：
8.步骤1)确定多智能体系统集合，建立多智能体系统的通信网络拓扑图g，智能体之间的通讯用拉普拉斯矩阵l来描述；
9.步骤2)确定一阶多智能体系统的动力学模型。
10.步骤3)基于多智能体系统的可测量状态，给定多智能体指定时间一致性控制协议。
11.步骤4)确定系统的协同一致性条件，主要通过lyapunov稳定性定理证明。
12.步骤5)将设计的多智能体一致性协议通过编程写入每一个智能体，并通过建立的通信拓扑图实现智能体间的分布式信息交互，实现满足控制性能要求的多智能体协同一致性。
13.本发明的有益效果:在传统一致性协议下提出一种新的指定时间稳定的控制协议，通过设计增益函数，使一阶多智能体系统实现指定时间一致性，具有收敛时间上界可预先设定、不依赖于初始状态、与控制参数无关三个优点，并通过设计属性函数使其在控制性能所要求指定的时间上界后仍能满足其他收敛性能要求，如指数渐近、有限或固定时间收
敛。
附图说明
14.图1为本发明流程图。
具体实施方式
15.以下结合附图对本发明作进一步描述。
16.如图1所示，本发明包括以下步骤：
17.步骤1)确定多智能体系统集合x＝{x1,
…
,x
n
}，n表示智能体个数。
18.多智能体的通讯拓扑可以被描述为一个无向连通图g(v,e)，其中v＝{v1,
…
,v
n
}和e分别表示智能体集合和智能体间的通信边集。对于无向图而言，边∈
i,j
∈e代表第i个智能体和第j个智能体之间可以互相传递信息，n
i
＝{j|∈
i,j
∈e，j≠i}表示第i个智能体的通讯邻居集合。一般地，用邻接矩阵a＝[a
ij
]∈r
n
×
n
，度矩阵d∈r
n
×
n
和拉普拉斯矩阵l∈r
n
×
n
描述通讯连接关系。其中，当∈
i,j
∈e时a
ij
>0，否则a
ij
＝0；d＝diag{d1,d2,
…
,d
n
}，令l＝d
‑
a。
[0019]
步骤2)确定多智能体系统的一阶动力学模型：
[0020][0021]
其中x
i
(t)∈r
m
表示智能体i在t时刻的状态，u
i
(t)∈r
m
表示第智能体i在t时刻的控制输入；x(t)＝[x1(t),...,x
n
(t)]
t
，x0＝x(0)表示初始状态；为了方便叙述，取d＝1，本发明所有的结论都可以推广到d>1的情况；
[0022]
步骤3)基于多智能体系统的可测量状态，给定多智能体指定时间一致性控制协议。
[0023]
步骤3.1)定义第i个智能体在t时刻的可测量协同状态为：
[0024][0025]
取q(t)＝[q1(t),...,q
n
(t)]
t
，则q(t)＝lx(t)；
[0026]
步骤3.2)设计多智能体一致性协议：
[0027]
u
i
(t)＝
‑
γ
i
(t)sign(q
i
(t))φ(|q
i
(t)|)
[0028]
其中γ
i
(t)>0表示第i个智能体的时变增益函数，也可以理解为一个定时器函数；sign(
·
)表示符号函数；φ(
·
)表示属性函数。
[0029]
步骤3.3)选取属性函数φ(|z|)＝|z|,定义定时器函数有如下形式：
[0030][0031]
其中控制参数ε
i
>0，η
i
>0；w(t)表示一个只与时间相关的辅助函数且满足w(t)≥0,如可取：
[0032]
[0033]
这里t为期望的指定时间上界
[0034]
步骤4)确定系统的稳定性条件，主要通过lyapunov稳定性定理证明。
[0035]
步骤4.1)取李雅普诺夫函数其中可以得到：
[0036][0037]
这里η＝min{η
i
,i＝1,
…
,n}，ε＝max{∈
i
,i＝1,
…
,n}，对于在t时刻的李雅普诺夫函数有v(t)≤v
*
，其中
[0038][0039]
步骤4.2)当t>t时，切换属性函数为φ(z)＝αz
p
βz
q
实现固定时间一致性，其中α>0，β>0，p∈(0,1)且q>1；固定收敛时间表示为
[0040][0041]
步骤5)将设计的多智能体一致性协议通过编程写入每一个智能体，并通过建立的通信拓扑图实现智能体间的分布式信息交互，实现满足控制性能要求的多智能体协同一致性。