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申请/专利权人：岭南师范学院

摘要：本发明公开了一种基于不连续神经网络的无人机群同步控制方法，包括：构建一种基于时间延迟和噪声干扰的不连续神经网络的无人机群主系统和无人机群从系统动力学模型；设计一种包含脉冲控制策略和有限时间控制策略的混合控制策略；根据混合控制策略，设定同步误差，并基于神经网络模型构建无人机群同步误差系统；将设计的混合控制器作用于无人机群从系统，使得无人机群从系统在有限的时间内与无人机群主系统实现同步。本发明通过这种混合的控制策略，对基于随机噪声干扰的时延不连续神经网络的无人机群进行脉冲有限时间同步控制，进一步的节省了控制能耗，节约成本，还大大缩短了无人机群的同步收敛时间，同时提高了网络的抗干扰能力。

主权项：1.一种基于不连续神经网络的无人机群同步控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取无人机群每个无人机的位移状态和速度状态；S2、构建一种具有时间延迟和噪声干扰的不连续神经网络的动力学模型；S3、构建随机时延不连续神经网络的无人机群主系统和无人机群从系统；S4、建立具有时间延迟和噪声干扰的不连续神经网络的无人机群从系统的动力学方程：dσit＝[-Dσit+Akσit+Bkσit-τ+uit]dt+sυitdwt其中，σit表示第i个无人机在时刻t的位移状态，i＝1,2,...,n，dσit是σit的微分，其表示第i个无人机在时刻t的速度状态；t表示大于等于0的时间，k·表示不连续的激励函数，uit表示所述无人机群从系统中需要设计的无人机群同步控制器，s·表示非线性的噪声强度函数，wt表示一个标量布朗运动，τ表示时延系数，A,B,D表示系统本身的对应维数的系数矩阵，υit表示无人机和领导者无人机的误差函数；S5、构建与无人机群从系统相对应的无人机群主系统的动力学方程：dyt＝[-Dyt+Akyt+Bkyt-τ]dt其中，yt表示领导者无人机在时刻t的位移状态，则dyt是yt的微分，表示领导者无人机在时刻t的速度状态，A,B,D表示系统本身的对应维数的系数矩阵，k·表示不连续的激励函数，t表示大于等于0的时间，τ表示时延系数；S6、根据构建的所述无人机群主系统与无人机群从系统，设定位移同步误差，并构建位移同步误差为：υit＝σit-yt；根据所述无人机群主系统和无人机群从系统，以及上述设定的位移同步误差，建立速度同步误差系统为： 其中，Kυit＝kσit-kyt，σit表示第i个无人机的位移状态，k·表示不连续的激励函数，uit表示控制协议，s·表示非线性的噪声强度函数，wt表示一个标量布朗运动，τ表示时延系数，A,B,D表示系统本身的对应维数的系数矩阵，υit表示无人机和领导者无人机的位移误差函数，yt表示领导者无人机的位移状态；S7、根据建立的速度同步误差系统，设计一种包含脉冲控制策略和有限时间控制策略的混合控制策略为：ui＝u1+u2ui＝-αsignυitI-χsignυit|υit|q-psignυit|υit-τ| 其中，α,χ,p都是大于零的常数，sign·表示符号函数，q表示小于1的正常数，qk表示脉冲强度系数，δ·表示狄拉克函数，uit表示控制协议，I表示为相同维度的单位矩阵，α表示控制器参数，χ表示控制器参数，p表示控制器参数，t表示时间，tm表示第m时刻的脉冲，τ表示时延系数，υit表示无人机和领导者无人机的位移误差函数；所述有限时间的同步收敛时间为：其中，Vt0表示无人机群主系统和无人机群从系统初始位移误差状态，t0表示初始时间。S8、根据所述混合控制策略同步控制无人机群的编队，并且实时获取无人机群每个无人机和领导者的位移误差状态，将无人机群每个无人机和领导者的位移误差状态输入进控制器模型中进行控制，使得无人机与领导者运动状态同步。

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