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一种多智能体自适应协同容错跟踪控制方法 

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申请/专利权人:北京航空航天大学

摘要:本发明公开了一种多智能体自适应协同容错跟踪控制方法,属于多智能体系统控制领域,包括:构建分布式高阶滑模观测器来估计领导者的状态;给出跟踪误差转换机制,并应用该机制将约束误差转化为无约束跟踪误差;采用模糊逻辑系统对多智能体系统中的未知非线性函数进行估计;设计固定时间的规定性能函数来实现稳定的跟踪性能。并证明多智能体系统的跟踪误差可以在固定时间内收敛到一个小邻域内,保证了多智能体控制的有效性。

主权项:1.一种多智能体自适应协同容错跟踪控制方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、构建受外部干扰或恶意攻击下的多智能体系统模型;S2、建立分布式滑模观测器对未知领导者状态信息进行估计;S3、计算同步跟踪误差;S4、将预设性能不等式约束误差转换为有界约束误差Ei,1;S5、判断此时是否成立计算条件h≥2,h表示计算的阶数,若否则执行S6和S8若是则执行S7和S8;S6、定义跟踪误差为其中对zi,1微分,设计虚拟控制律为αi,1=μi,1Nζi,1φi,1,其中μi,1为设计参数,为努斯鲍姆函数,mi,1为设计参数,S7、对zi,h微分,得采用二阶鲁棒跟踪微分器对进行估计;S8、当h=h+1,执行步骤S5;S9、当h=ni+1时结束,获得实际控制输入为其中,在步骤S1中,多智能体系统模型,具体形式为: 其中i代表第i个智能体,i=1,...,N,为第qi个状态变量,1≤qi≤ni-1, 为有界未知非线性函数,为未知干扰函数,为未知时变增益,yi为输出信号,为量化输入信号,为量化信号的死区宽度,σi=1-θi1+θi为量化密度,θi∈0,1,为执行器故障模型,ρit为有效性故障的部分损失,为偏置故障信号,rit为由恶意攻击引起的有界非线性故障,并且为有界能量函数,sit∈[0,1]服从伯努利方程;其中,在步骤S2中,分布式滑模观测器对未知领导者状态信息进行估计,具体形式为:其中为对领航者状态信息的估计,为估计误差;为观测器参数;其中,在步骤S3中,同步跟踪误差,具体形式为:其中ηi,1为观测器的估计值,bi为跟踪控制系数,δi和δj为模型重构系数,在MAS的有向通信图中,A=[aij]∈RN×N为邻接矩阵,D=diag{Di}为度矩阵,其中L=D-A为拉普拉斯矩阵;其中,在步骤S4中,设计固定时间预设性能函数为: 其中,ki,h,0,ki,h,∞,τi,h,Ti,h为设计参数,误差转换函数为λi,h为设计参数,对Ei,h微分,得式中其中,在步骤S6中,自适应控制律为: 其中,在步骤S7中,具体形式为: 其中分别为αi,h-1,的估计值,为有界估计误差,ιi,h,ιi,h+1为设计参数,采用模糊神经网络估计其中为理想权重向量,Ψi,hXi,h为高斯函数,设计虚拟控制律为αi,h=μi,hNζi,hφi,h,其中μi,h为设计参数,为努斯鲍姆函数,mi,h为设计参数。

全文数据:

权利要求:

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