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申请/专利权人：海南大学

摘要：本发明提供一种无人驾驶系统领导‑跟随编队的故障诊断方法，建立传感器故障、执行器故障以及外部干扰多重混杂不确定下无人驾驶系统的多智能体系统状态空间模型和领导者智能体的状态空间模型；构建传感器故障、执行器故障以及外部干扰多重混杂不确定下无人驾驶系统的领导‑跟随编队协议、每个跟随者的滤波器、增广系统；引入领导‑跟随编队性能指标、L1性能指标；设计传感器故障、执行器故障以及外部干扰多重混杂不确定下无人驾驶系统成功编队的条件；传感器故障、执行器故障以及外部干扰多重混杂不确定下无人驾驶系统成功编队验证过程。本发明能够确保无人驾驶系统安全稳定运行。

主权项：1.一种无人驾驶系统领导-跟随编队的故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、建立传感器故障、执行器故障以及外部干扰多重混杂不确定下无人驾驶系统的多智能体系统状态空间模型，其构造的形式如下： 其中，i＝1，2，...，N表示无人驾驶系统中智能体的个数；和分别是t时刻无人驾驶系统中第i个智能体的状态、控制输入和测量输出；分别是t时刻无人驾驶系统中第i个智能体可能发生的传感器故障和执行器故障；是t时刻无人驾驶系统中第i个智能体可能遭受的外部干扰，属于l1[0，∞；A，B，C，D1，D2是已知的系统矩阵，分别表示n维、m维、q维列向量，表示d维非负列向量；步骤2、建立无人驾驶系统中领导者智能体的状态空间模型，其构建形式如下： y0t＝C0x0t，其中，和分别是无人驾驶系统中领导者智能体的状态、控制输入和测量输出；A0，B0，C0是已知的系统矩阵；步骤3、构建传感器故障、执行器故障以及外部干扰多重混杂不确定下无人驾驶系统的领导-跟随编队协议，其构建形式如下： 其中，是编队协议的目标向量;和是编队协议的增益矩阵；步骤4、构建传感器故障、执行器故障以及外部干扰多重混杂不确定下无人驾驶系统中每个跟随者的滤波器，其构建形式如下： 其中，和分别是滤波器的状态、测量输出和残差信号，是传感器故障的估计状态，矩阵和是滤波器增益矩阵；步骤5、构建传感器故障、执行器故障以及外部干扰多重混杂不确定下无人驾驶系统的增广系统，其构建形式如下： 其中，e1t＝x0t-xv，0n*nN表示n行nN列且元素全为0的矩阵，0Nq*n表示Nq行n列且元素全为0的矩阵，0Nq*nN表示Nq行nN列且元素全为0的矩阵，0nN*nN表示nN行nN列且元素全为0的矩阵，0nN*n表示nN行n列且元素全为0的矩阵，0nN*mN表示nN行mN列且元素全为0的矩阵，0n*mN表示n行mN列且元素全为0的矩阵，IN表示N行N列且元素全为1的单位阵，表示的转置，e1t表示领导者与目标向量之间的误差，e2it表示观测误差，e3it表示观测器与领导者之间的误差，e4iT表示传感器和执行器之间的误差，e2t表示由e21t到e2Nt组成的向量，e3t表示由e31t到e3Nt组成的向量，e4t表示由e41t到e4Nt组成的向量，表示由r1t到rNt组成的向量，由e1t，e2t，e3t，e4t组成的向量，表示克罗内克积；步骤6、引入传感器故障、执行器故障以及外部干扰多重混杂不确定下无人驾驶系统的领导-跟随编队性能指标，其形式如下：考虑受到传感器故障、执行器故障以及外部干扰的无人驾驶系统，如果满足以下条件， 则无人驾驶系统成功编队；步骤7、引入传感器故障、执行器故障以及外部干扰多重混杂不确定下无人驾驶系统的L1性能指标，其形式如下：对于零初始条件下的给定正标量κ和dt∈L1[0，∞，如果以下不等式成立，则称传感器故障、执行器故障以及外部干扰多重混杂不确定环境下无人驾驶系统满足L1增益性能：1当外部扰动dT＝0时传感器故障、执行器故障以及外部干扰多重混杂不确定下无人驾驶系统成功编队；2其中rt表示残差信号；步骤8、设计传感器故障、执行器故障以及外部干扰多重混杂不确定下无人驾驶系统成功编队的条件，如下：设计常数κ0，k11，k20，k30，ι10，ι20，ι30，ι40，q110，q120，q130，向量v1＞0，v2＞0，和向量使得 对任意i∈N成立，那么在滤波器增益矩阵 下，无人驾驶系统在传感器故障、执行器故障以及外部干扰多重混杂不确定下达到一致性编队，其中，v1表示Lyapunov函数中的向量，分别表示组成增益矩阵的向量，q11，q12，q13是常数，表示向量；步骤9、传感器故障、执行器故障以及外部干扰多重混杂不确定下无人驾驶系统成功编队验证过程，如下：步骤9.1、构造一个余正Lyapunov函数并计算其导数，则有 其中， 步骤9.2、通过则有 步骤9.3、结合步骤9.1和9.2可以得出 步骤9.4、通过可得 步骤9.5、结合滤波器增益矩阵、步骤9.1、9.2以及9.3，显然有 步骤9.6、结合以及并通过使用与9.5类似的方法，有 步骤9.7、结合步骤9.1、9.4、9.5和9.6，可得 步骤9.8、通过以及滤波器增益矩阵，不难得出 步骤9.9、联立 和步骤9.8，则有 步骤9.10、考虑系统的L1性能，令dt≠0，和va＝0，容易得到 步骤9.11、通过步骤8中的条件，可得 步骤9.12、结合步骤9.10和9.11，则有 步骤9.13、由Dynkin公式和步骤9.12的零条件，可得 不难得出结论，传感器故障、执行器故障以及外部干扰多重混杂不确定下无人驾驶系统可以成功编队，并满足给定的L1性能指标。

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