[发明专利]一种应用于网络化集群智能体系统的自适应编队方法

权利要求书

1.一种应用于网络化集群智能体系统的自适应编队方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：使用分布式协同编队中的一致性区域分析方法对网络化集群智能体系统的编队稳定性进行描述，设计自适应时变编队控制器的基本形式，其中耦合强度的初始值选为大于1的常数；

分布式协同编队中的一致性区域分析方法具体是：对于不同的集群智能体系统动力学特征和网络拓扑结构，实现编队的一致性区域是不同的，根据结构特征，一致性区域可以分为联通的和不联通的；一致性区域分析方法就是通过分析指定的动力学和网络拓扑结构，进行数值计算，得出一致性区域的结构特征，人工选取耦合强度，使得耦合强度落在一致性区域当中，从而保证网络化集群智能体系统的结构稳定性；

所述自适应时变编队控制器的设计流程为：

步骤A：将控制对象描述为一般高阶线性微分方程，如下：

式中，A∈R^n×n和B∈R^n×m是常数矩阵，x_i(t)∈Rⁿ和u_i(t)∈R^m分别是第i个智能体的状态变量和控制输入变量：

假设矩阵B列满秩，即rank(B)＝m，系统(A,B)是可控的；

时变编队表示为可微分的向量h(t)，并且令

当对于任何给定的有界初始状态，存在一个向量值函数r(t)∈Rⁿ满足时，则称网络化集群智能体系统实现了时变编队h(t)，

其中，r(t)被称为编队参考函数，用来描述整个编队的宏观运动，h(t)表示时变编队；

步骤B：将基于一致性区域的分布式编队控制器的表达式描述如下：

式中i＝1,2,...,N，K₁,K₂,K₃∈R^m×n，F∈R^n×n，

c_i(t)是与第i个智能体和其相邻智能体有关的时变耦合权重，并且c_i(0)≥1；

ρ_i(·)是一个与有关的光滑的单调递增的函数，并且当s>0时，ρ_i(s)≥1；

v_i(t)∈R^m为第i个智能体提供了额外的基于h_i(t)的编队指令信号，P>0是反馈矩阵；

步骤2：使用自适应参数设计方法对所述自适应时变编队控制器的耦合强度进行动态设计，基于分布式局部测量信息，将耦合强度的增长速度设计为以该测量信息为变量的函数；

自适应参数设计方法具体指：通过局部的相对测量信息，设计耦合强度的自适应动态变化率：自适应的更新耦合强度，自适应的使得耦合强度最终落在合适的一致性区域当中，避免了分析一致性区域时带来的计算复杂性难点；

步骤3：将所述自适应时变编队控制器带入到网络化集群智能体系统形成闭环系统，运用自适应分析和Lyapunov方法对闭环系统的编队稳定性进行分析，以实现网络化集群智能体系统的时变编队的目标；

自适应分析和Lyapunov方法是指：通过构造带有自适应耦合强度的正定Lyapunov函数，沿着网络化集群智能体系统动力学与自适应动态更新率，理论分析Lyapunov函数的导数的负定性，从而得出网络化集群智能体系统编队的稳定性和自适应耦合强度的有界性特征，保证网络化集群智能体系统编队的可实现性。