[发明专利]一种用于跟踪多时变信号上下界的完全分布式控制方法

说明书

本发明提供一种用于跟踪多时变信号上下界的完全分布式控制方法，涉及控制和信息技术领域。本发明通过构造多智能体网络结构拓扑图，建立多智能体系统的状态方程，然后设计一致性自适应增益，对每个智能体运行进行控制输入，经过有限时间，其中一个智能体状态达到参考信号的上下界，其他智能体渐进收敛到参考信号上下界，完成多时变信号上下界的完全分布式控制方法。本发明在整个计算过程中，每个节点只用到了相邻节点的信息，计算量小，大大提高了算法的运算效率，并且只利用局部信息完全不用任何全局信息就能实现算法。

技术领域

本发明涉及控制和信息技术领域，尤其涉及一种用于跟踪多时变信号上下界的完全分布式控制方法。

背景技术

随着控制系统的复杂化和计算成本的增加，多智能体的分布式控制成为了一个研究热点。相较于多智能体系统的集中式控制，多智能体系统的分布式控制具有以下几点优势：第一，多智能体系统的分布式控制具有并行性，一个复杂的任务可以分为若干个子任务同时进行；第二，多智能体系统的分布式控制具有更快的计算速度和更小的通信成本；第三，多智能体系统的分布式控制具有鲁棒性，当某一个智能体脱离网络时，不影响整体任务的进行。

近些年来，多智能体系统的分布式平均跟踪问题吸引了许多研究者的注意。分布式平均跟踪的目标是让所有智能体状态同时跟踪上所有参考信号的平均值。然而在工业、农业和其他一些工程应用上，监测跟踪某特定信号的上限在生产和执行过程中尤为重要。针对此类问题，本专利研究了上下界动态平均一致性问题，即智能体状态跟踪上所有参考信号的上界或下界。一些分布式动态平均一致性算法的实现需要用到部分全局信息，例如通信拓扑图的代数连通度等，从而无法做到完全分布式，而本专利设计的完全分布式控制算法只利用局部信息而不用任何全局信息，因此可以大大减少大规模网络的通信成本。本专利设计的上(下)界动态一致性自适应增益完全分布式算法有效地解决了特定信号上限的跟踪问题，并为该类问题的解决提供了技术保证，具有重要的实际应用意义。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种用于跟踪多时变信号上下界的完全分布式控制方法。

一种用于跟踪多时变信号上下界的完全分布式控制方法，具体包括以下步骤：

步骤1：构造多智能体网络结构拓扑图；所述网络结构拓扑图是无向连通图，表示为其中，表示n个节点的集合，表示边的集合，表示邻接矩阵，如果节点i,j之间有边相连，则有a_ij＝1，否则有a_ij＝0，a_ij为矩阵中的元素；令表示节点i的邻居集合；

步骤2：建立多智能体系统的状态方程，其具体形式如下所示：其中为多智能体系统中第i个智能体在t时刻的状态；为多智能体系统中第i个智能体在t时刻的控制输入，表示实数集；

步骤3：设计一致性自适应增益其状态方程为：其中表示智能体i的邻居中状态比i大的智能体的集合，即x_jx_i的智能体j的集合；N_i为智能体i的邻居的集合，x_j是集合中的元素。

步骤4：设计自适应增益β_i，其状态方程为：其中为智能体i所对应的参考信号在当前时刻的上界或下界，k_1i为一个正常数。

步骤5：设计控制输入u_i如下所示：

其中sig^a(x)＝|x|^asgn(x)，k_2i为一个正常数，其中0a1,β_i为自适应增益

步骤6：每个智能体运行控制输入，经过有限时间，其中一个智能体状态达到参考信号的上下界，其他智能体渐进收敛到参考信号上下界，完成多时变信号上下界的完全分布式控制方法。

采用上述技术方案所产生的有益效果在于：