[发明专利]基于LPV多智能体系统的鲁棒共识方法

说明书

本发明公开了一种基于LPV多智能体系统的鲁棒共识方法，步骤如下：建立不确定线性LPV多智能体系统；系统中引入连续黎卡提方程中P矩阵的新上界；对于多智能体系统施加静态协议控制器，得到多智能体鲁棒模型；对系统施加基于边缘的自适应策略，得到自适应模型；对系统施加基于节点的自适应策略，得到自适应模型。本发明在多智能系统中引入时变线性参数为外部扰动，利用连续代数Riccati方程中的P矩阵的新上界，得到系统与代数连通性有关的充分条件；引入了基于边缘的自适应策略和基于节点的自适应策略，使得多智能体系统更容易达成共识。

技术领域

本发明涉及多智能体编队控制领域，特别涉及一种基于LPV多智能体系统的鲁棒共识方法。

背景技术

在自然界中，人们经常看到一些生物体的集群行为，如不停变换飞行形状的鸟群，可以拖动比自己体重大很多倍物体的蚁群，海洋中成群游动的鱼群等，它们由于集群的本性聚集在一起，通过对这些集群行为的研究，人们发现这些自身结构简单的生物通过个体之间不断变化的信息交流呈现出复杂高效的群体行为。这一发现启发学者们对多智能体系统的协调控制进行深入的研究，随着通讯技术和网络的飞速发展，人工智能受到了越来越多的关注，多智能体系统的协调控制作为其中的一个重要分支也吸引了许多研究者的目光。在多智能体系统的协调控制中，每个子系统在没有中央控制和没有获取完整信息的前提下，随着时间的推移，仅依靠子系统之间的相互作用，在某一个或者多个方面达到共同目标。

在过去的几十年中，多智能体系统的模型已受到交通控制、生物工程、分布式诊断和无人机研究的关注，如今，更多的研究关注于多智能体系统的网络和协同控制。对于多智能体系统来说，达成共识是一项重要任务，即通过适当的协议将所有智能体状态控制到一个共同的值。迄今为止，对各种多智能体系统的共识进行了广泛的研究，但是目前多数研究中多智能体系统有如下缺点：系统中存在各种外部干扰，且外部干扰需要满足线性参数时变；每个代理需要实现多个条件才能达到一致性。

发明内容

发明目的：针对以上问题，本发明目的是提供一种基于LPV多智能体系统的鲁棒共识方法，通过增加时变线性参数作为外部扰动，使系统收敛到稳定的状态。

技术方案：本发明提出了一种基于LPV多智能体系统的鲁棒共识方法，步骤如下：

(1)建立由N个顶点构成的不确定线性LPV多智能体系统；

(2)在LPV多智能体系统中引入连续黎卡提方程中P矩阵的新上界；

(3)对于具有干扰的LPV多智能体系统施加静态协议控制器，得到多智能体鲁棒模型，建立相应的李雅普诺夫方程来判断系统的稳定性；

(4)对于具有干扰的LPV多智能体系统施加基于边缘的自适应策略，得到LPV多智能体系统的自适应模型，建立相应的李雅普诺夫方程来判断系统的稳定性；

(5)对于具有干扰的LPV多智能体系统施加基于节点的自适应策略，得到LPV多智能体系统的自适应模型，建立相应的李雅普诺夫方程来判断系统的稳定性。

所述步骤(1)中LPV多智能体系统数学表达式为：

式中A和B为常数矩阵，满足ΔA是一个实矩阵函数；x_i和u_i分别为节点i的状态和控制输入u的状态，满足

所述步骤(2)引入连续黎卡提方程中P矩阵的新上界的具体过程为：

首先给出连续代数Riccati方程：

A^TP+PA-PBB^TP＝-εI_N

其中I_N是维数n×n的单位矩阵，ε为任意正常数，对于任何正常数β，T被定义为正矩阵：