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1.
本文利用非连续的控制协议,研究了多智能体系统的有限时间一致性与固定时间一致性问题.基于集值映射、微分包含以及Lyapunov稳定性理论,在统一的框架下,给出了多智能体系统达到有限时间一致性和固定时间一致性的判别准则.通过数值仿真,验证了所给协议的有效性. 相似文献
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本文研究了基于事件触发和欺骗攻击的多智能体一致性问题.为了降低智能体间无线通信网络负载,本文引入事件触发机制来减少智能体之间通信的冗余数据传输量.由于智能体间无线通信网络易遭受网络攻击,因此考虑无线通信网络环境下欺骗攻击的影响,建立了一类基于事件触发和欺骗攻击的多智能体系统数学模型.基于此模型,通过利用Lyapunov稳定性理论、多智能体一致性理论和线性矩阵不等式技术分别给出多智能体一致性控制的稳定性条件和控制器设计算法.最后,通过仿真算例验证了所提出设计方法的有效性. 相似文献
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针对带有非线性动态的高阶多智能系统,本文提出了基于观测器的一致性和自适应控制算法.在一致性算法中加入了历史信息,并且参数增益采用自适应律控制的策略.利用Lyapunov函数、稳定性理论、图论和线性矩阵不等式技巧,得到多智能体系统一致性的充分条件.最后通过数值仿真结果验证该算法的有效性. 相似文献
4.
本文主要开展多智能系统领导者-跟随一致性分析,其中每个智能体的动态性能描述为分数阶奇异线性系统.基于系统的输出信息,设计一个输出反馈的控制协议.通过有效的证明,推导出多智能体系统领导者-跟随一致性的充分条件.采用奇异值分解（SVD）技巧,可将一致性条件进一步转换为易于求解的线性矩阵不等式.当通信拓扑图假设为无向连通图时,一致性条件可以简化为相对简单的多个线性矩阵不等式.最后给出一个实例,演示如何求取反馈增益,通过仿真图可以发现本文结果正确、有效. 相似文献
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本文基于L波段探空雷达高垂直分辨率方位数据,通过在不同探空高度处选取不同尺度的时间窗口,设计了计算秒级风速的3种方案。通过比较3种计算方案得到的秒级风速与ERA-Interim再分析资料在平均偏差Bias和均方根误差RMSE等指标上的差异,给出了计算秒级风速的最优算法。结果表明:由于雷达的定位存在系统偏差,窗口选取过大或过小均会引入较大的秒级风速误差,选取适当尺度的时间窗口是准确计算秒级风速的必要条件。另外,基于ERA-Interim再分析资料具备良好的时空一致性,本文提出了1种检验L波段秒级风速算法优劣的新方案。 相似文献
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研究了一类具有主从结构的二阶非线性多智能体系统的固定时间同步问题.基于齐次系统理论,设计了一个新的固定时间同步控制算法,使得多智能体系统可以在固定时间之内达到同步.理论研究表明,多智能体系统的同步时间可以预先确定并且不依赖于任何系统初始条件.最后,对多智能体系统的同步进行了数值仿真,验证了该方法的有效性. 相似文献
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针对一类在有限时间区间上运行的广义系统,提出了一种初态学习下的迭代学习控制算法,该算法对系统的控制输入采用闭环带指数变增益D型学习律.基于算子理论,给出了算法的收敛条件.该算法与闭环D型算法相比,在保证收敛的基础上加快了算法的收敛速度.数值仿真结果说明了该算法的优越性. 相似文献
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随着人工智能以及通信技术的发展,减少通信资源及计算资源的浪费,延长宽带和硬件的使用寿命成为了一个关键的问题.事件触发控制,即当某一变量超过给定阈值时,系统才进行采样,控制器才进行更新,有效地节约了线上通信及计算资源.本文首先分析了连续时间和离散时间下的事件触发控制,讨论了自触发控制、基于边的事件触发控制、动态事件触发控制以及异步事件触发控制的主要思想.其次,分别从一致性、优化以及博弈方面阐述了事件触发的广泛应用.同时,给出了两种常见的稳定性分析方法和两种排除系统中可能存在的Zeno行为的论证方法.最后对本文进行了总结,指出了当前事件触发工作的不足之处并对未来的研究做出展望. 相似文献
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本文研究了两个复杂动态网络间的固定时间混合外部同步问题.基于固定时间稳定性理论,采用合适的控制器,实现了两个复杂网络之间的固定时间混合外部同步.最后,通过数值模拟验证了该控制方法的有效性和可行性. 相似文献
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本文总结了近年来关于集值系统的研究工作:在辨识方面,从不同的系统结构、不同的噪声情况和不同的集值情形等方面进行了深入的研究,针对性地提出了参数解耦、比例满秩输入设计、联合可辨识、经验分布函数、递推投影辨识等有效的辨识方法,得到了一系列重要结果;在适应控制方面,都实现了一类集值增益系统的适应跟踪控制;在同步控制方面,提出了双时间尺度同步算法和递推投影同步算法,实现了二值量测下的多个体同步控制;在应用方面,分别将集值辨识应用到复杂疾病建模和雷达目标识别问题中,构造了新的、更为有效的统计验证方法,在低信噪比下将识别率提高了10%. 相似文献
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主要研究了具有Lipschiz-type非线性多智能体系统的分布式优化问题.在多智能体网络中,每个个体都拥有一个代价函数,整个多智能体网络的好坏由这些代价函数的和来进行评判.在整个过程中,每个目标仅知道局部的交互信息和其自身代价函数的梯度.为了实现协同优化的目标,提出了一个新的分布式优化算法,运用李雅普诺夫稳定性分析的方法可以证明该算法能够保证所有智能体实现协同优化.最后进行数值仿真,成功地验证了该算法的正确性和可行性. 相似文献
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针对控制器存在随机不确定性的多智能体系统,研究了所有智能体状态达到一致的控制问题.首先,假设智能体连接网络拓扑是无向、固定和连通的,而且每个个体的控制器存在相同的随机不确定性,最终得到了融合随机控制器增益不确定的闭环控制系统模型.应用基于李雅普诺夫稳定性理论、线性矩阵不等式技术和鲁棒控制方法,得到了一种保证误差状态系统渐近稳定的充分条件.进一步通过一系列矩阵变换处理技巧,将状态反馈控制器的存在条件转化为一组线性矩阵不等式的可行解问题.最后应用计算机仿真验证了该控制器设计结果的有效性. 相似文献
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近些年来,多智能体系统的群集行为分析已成为复杂网络领域的一个研究热点.本文从个体内部动力系统与个体间的拓扑结构这两个因素出发,对多智能体系统的群集行为问题的发展现状进行概述,并对相应的分布式协议、收敛速度以及实现的条件做了介绍和分析.最后,结合目前的研究现状,讨论了群集行为未来的研究方向. 相似文献