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        具有外部干擾的離散時(shí)間多智能體系統(tǒng)包含控制

        2021-11-02 08:57:38劉東南李博凡
        關(guān)鍵詞:智能系統(tǒng)研究

        劉東南,李博凡,李 玲

        (1.湖南工業(yè)大學(xué) 理學(xué)院,湖南 株洲 412007;2.湖南鐵路科技職業(yè)技術(shù)學(xué)院 鐵道供電與電氣學(xué)院,湖南 株洲 412006)

        1 研究背景

        近年來(lái),高階離散時(shí)間多智能體系統(tǒng)(multi-agent systems,MAS)的分布式協(xié)同控制引起了學(xué)者們的廣泛關(guān)注。一致性是分布式協(xié)同控制問(wèn)題中的一個(gè)基礎(chǔ)問(wèn)題,即使智能體間達(dá)成一種共同狀態(tài)。學(xué)者們?cè)谕健⑷杭?、編?duì)等方面,關(guān)于一致性的研究成果[1-6]較多。

        根據(jù)領(lǐng)導(dǎo)者的數(shù)量,一致性可以分為無(wú)領(lǐng)導(dǎo)者一致性、跟隨領(lǐng)導(dǎo)者一致性和包含控制。所謂包含控制是指網(wǎng)絡(luò)中所有跟隨者漸近進(jìn)入到網(wǎng)絡(luò)中的多個(gè)領(lǐng)導(dǎo)者所形成的凸包之中。由于包含控制在許多領(lǐng)域都具有良好的應(yīng)用前景,受到了許多學(xué)者們的關(guān)注。Cao Y.C.等[7]研究了在不同拓?fù)湎戮哂卸鄠€(gè)靜態(tài)或動(dòng)態(tài)領(lǐng)導(dǎo)者的MAS的分布式包含控制。Liu H.Y.等[8]通過(guò)連續(xù)控制和采樣控制,分別研究了MAS 的包含控制,并得到了包含達(dá)到的充要條件。Li Z.K.等[9]在有向拓?fù)涞臈l件下,研究了一般線性MAS的干擾抑制問(wèn)題,提出了狀態(tài)反饋協(xié)議和基于觀測(cè)器的協(xié)議。M.Asgari等[10]考慮了在有向拓?fù)湎戮哂泄潭〞r(shí)間延遲的異構(gòu)MAS的包含性。Liu H.Y.等[11]研究了基于采樣數(shù)據(jù)的分?jǐn)?shù)階MAS包含控制。Wang Y.W.等[12]通過(guò)脈沖控制,研究了異源多智能體系統(tǒng)的輸出編隊(duì)包含性問(wèn)題。

        此外,在近年內(nèi),關(guān)于離散時(shí)間MAS的包含控制問(wèn)題,學(xué)者們也進(jìn)行了大量研究,取得了較多的成果。Ma Q.等[13]研究了離散時(shí)間MAS的包含控制問(wèn)題,并在所提出的協(xié)議下得到了低保守的充要條件。Wang D.等[14]利用z變換研究了具有時(shí)滯的離散時(shí)間MAS的包含性。Zhao Z.Y.等[15]研究了具有執(zhí)行器位置和速率飽和的離散時(shí)間MAS的半全局包含控制。

        干擾常常存在于各類系統(tǒng)中,是系統(tǒng)不穩(wěn)定的重要因素。因此,研究具有干擾的多智能體系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制具有重要意義,對(duì)具有外部干擾的多智能體系統(tǒng)的研究尤為重要。Guo L.等[16]提出了基于干擾觀測(cè)器(disturbance observer,DO)的控制方法,以穩(wěn)定具有外部干擾的非線性系統(tǒng)。Yang H.Y.等[17]提出了求解具有外部干擾的二階MAS的一致性問(wèn)題的方法。Xu C.J.等[18]利用DO技術(shù)研究了具有外部干擾的連續(xù)時(shí)間MAS的包含控制問(wèn)題。

        目前,已有的包含控制研究主要是針對(duì)連續(xù)時(shí)間多智能體系統(tǒng)的。在上述文獻(xiàn)的啟發(fā)下,本文研究具有外部干擾的離散時(shí)間線性MAS的包含控制。

        2 模型介紹和預(yù)備知識(shí)

        設(shè)圖G=(V,E,A)表示一個(gè)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?,它包括一組節(jié)點(diǎn)V={1, 2, …,N+M},一組邊EV×V,以及相鄰矩陣A=[aij]。對(duì)于有向圖,aij>0(j,i)∈E,即j向i發(fā)送信息;對(duì)于無(wú)向圖,aij>0,即j不僅向i發(fā)送信息,而且還接收來(lái)自i的信息。Ni={j|(j,i)∈E}是第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的鄰居集。

        L=D-A=[lij]是拉普拉斯矩陣,式中D=,所以lii=,lij=-aij(i≠j)。

        設(shè)∑1={1, 2, …,N}和∑2={N+1,N+2, …,N+M}分別為追隨者和領(lǐng)導(dǎo)者集合,即追隨者和領(lǐng)導(dǎo)者的編號(hào)分別記為1, 2, …,N和N+1,N+2, …,N+M。追隨者之間的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涫菬o(wú)向的,領(lǐng)導(dǎo)者和每個(gè)追隨者之間的拓?fù)涫怯邢虻?。因此,L可以重寫為

        式中:L1為跟隨者所對(duì)應(yīng)的Laplacian矩陣子塊;

        L2為跟隨者與領(lǐng)導(dǎo)者間鄰接關(guān)系所對(duì)應(yīng)的Laplacian矩陣子塊。

        第i個(gè)跟隨者的動(dòng)力學(xué)方程描述為

        第i個(gè)領(lǐng)導(dǎo)者的動(dòng)力學(xué)方程描述為

        式(1)~(2)中:xi、ui、di分別為第i個(gè)智能體的狀態(tài)、控制輸入、外部干擾,且xi∈Rn、ui∈Rm、di∈Rm;

        A、B都為常數(shù)矩陣,且A∈Rn×n、B∈Rn×m。

        設(shè)干擾ωi(t)(i= 1, 2, …, N)由外部系統(tǒng)(3)所生成,

        式中:ωi為外部系統(tǒng)的狀態(tài),且ωi∈Rl;

        S、F都為干擾系統(tǒng)的矩陣,且S∈Rl×l,F(xiàn)∈Rm×l。

        定義1[18]設(shè)C是Rn的子集,如果C中的任何x和y以及任何α∈[0,1],滿足(1-α)x+αy∈C,則集合C稱為凸集。一個(gè)點(diǎn)集X={x1,x2, …,xn}的凸包是指包含X中所有點(diǎn)的最小凸集,X的凸包記為Co(X)。

        假設(shè)1假設(shè)追隨者之間的連邊是無(wú)向的,對(duì)于每個(gè)跟隨者,至少有一個(gè)領(lǐng)導(dǎo)者有指向該跟隨者的定向路徑。

        假設(shè)2假設(shè)矩陣對(duì)(A,B)是穩(wěn)定的。

        引理1[18]若假設(shè)2成立,則存在唯一的正定矩陣P,滿足改進(jìn)的代數(shù)里卡提(Ricatti)方程

        引理2[14]若假設(shè)1成立,則L1是正定的,矩陣-L1-1L2中的每一項(xiàng)都是非負(fù)的,且矩陣每一行的和都為1。

        3 基于干擾觀測(cè)器的狀態(tài)反饋包含控制

        本章先提出基于干擾觀測(cè)器(DO)的分布式狀態(tài)反饋包含控制協(xié)議,然后給出包含達(dá)到的條件。

        依賴于狀態(tài)的離散時(shí)間干擾觀測(cè)器為

        式中:vi為觀測(cè)器的內(nèi)部狀態(tài)變量,vi∈Rl;

        H為觀測(cè)器的增益矩陣,H∈Rl×n。

        注1由于網(wǎng)絡(luò)中的智能體無(wú)法獲得干擾的信息,智能體必須估計(jì)外部干擾的值。

        由式(5)構(gòu)造離散干擾觀測(cè)器來(lái)估計(jì)干擾。

        根據(jù)式(1)和式(5),有

        定義δi=ωi-,由式(3)和式(5),得

        基于分布式DO的狀態(tài)反饋包含控制協(xié)議構(gòu)造如下:

        式中K是要設(shè)計(jì)的增益。

        注2包含協(xié)議由兩部分構(gòu)成,即包含協(xié)議依賴于ωi的估計(jì)值和局部相關(guān)信息。

        定理1若假設(shè)1和假設(shè)2成立,在基于離散時(shí)間DO狀態(tài)反饋包含協(xié)議(8)下,

        P>0是代數(shù)里卡提方程(4)的唯一解,λ1是L1的最小特征值;S+HBF是舒爾(Schur)穩(wěn)定的。則系統(tǒng)(1)可以實(shí)現(xiàn)包含控制,而且

        證明令

        根據(jù)L的定義,有

        根據(jù)式(9)和式(10),有

        因此,誤差系統(tǒng)可以改寫為

        根據(jù)引理2,若假設(shè)1成立,則L1是正定且非奇異的,從而得λi>0(i=1, 2, …,N)。

        對(duì)于離散時(shí)間系統(tǒng)x(k+1)=(A+λ1BK)x(k),,選擇離散時(shí)間李雅普諾夫函數(shù)為V(k)=xT(k)Px(k),其中P是改進(jìn)的離散時(shí)間代數(shù)里卡提方程的唯一解,則有

        當(dāng)k→∞時(shí),V(k)→0,因此A+λ1BK是Schur穩(wěn)定的。于是可以得出結(jié)論:對(duì)于i=2, 3, …,N,A+λiBK是Schur穩(wěn)定的。從而得到INA+L1BK是Schur穩(wěn)定的。

        另一方面,S+HBF是Schur穩(wěn)定的,因此INA+L1BK和S+HBF都是Schur穩(wěn)定的,從而誤差系統(tǒng)(12)為Schur穩(wěn)定的。

        當(dāng)t→∞時(shí),δ(k)→0,e(k)→0,則xF→根據(jù)引理2,-L1-1L2每一行的和等于1。再由定義1知,-(L1-1L2In)xL在由領(lǐng)導(dǎo)者和干擾觀測(cè)器漸近收斂于0的誤差所張成的凸包里,所以定理1成立。

        注3當(dāng)di(k)=0時(shí),不妨設(shè)F=0,此時(shí)=0。包含控制協(xié)議(8)依已有多智能體系統(tǒng)(4)達(dá)到包含,相關(guān)結(jié)果見(jiàn)式(13),系統(tǒng)(1)~(2)具有如下形式:

        注4當(dāng)領(lǐng)導(dǎo)者個(gè)數(shù)為1時(shí),包含控制問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一般性問(wèn)題,系統(tǒng)(1)~(2)具有如下形式:

        此時(shí)假設(shè)1退化為全局可達(dá)。相應(yīng)地,由定理1及其證明可得如下推論1。

        推論1在假設(shè)1和假設(shè)2成立的條件下,多智能體系統(tǒng)(15),在干擾觀測(cè)器(5)的作用下可達(dá)到一致。

        4 數(shù)值仿真

        本章通過(guò)數(shù)值模擬來(lái)驗(yàn)證前述理論的正確性。

        設(shè)多智能體系統(tǒng)由6個(gè)追隨者和3個(gè)領(lǐng)導(dǎo)者組成,其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示。

        圖1 多智能體系統(tǒng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖Fig.1 Topological graph of the multi-agent system

        選擇系統(tǒng)矩陣A、B、C、D、F和S如下:

        從而可得以下動(dòng)態(tài)方程:

        若i∈F,

        若i∈L,

        易證(A,B)是穩(wěn)定的。S的特征值為1.030 3和0.669 7,這表明S不是Schur穩(wěn)定的。

        選擇增益矩陣

        則A+DC的特征值為-0.988 1和0.198 1,S+HBF的特征值為0.997 3和0.708 7,從而A+DC和S+HBF都是Schur穩(wěn)定的,因此滿足定理1的條件。根據(jù)Ricatti代數(shù)方程(4),有如下正定矩陣:

        矩陣P的最大特征值λmax(P)=6.003 6,根據(jù)拉普拉斯矩陣,可得λ1=1.615 3,可以獲得相應(yīng)的控制器(8),其中

        對(duì)應(yīng)的領(lǐng)導(dǎo)者和跟隨者的運(yùn)動(dòng)軌跡仿真結(jié)果如圖2所示。

        圖2 基于DO的狀態(tài)反饋包含控制仿真結(jié)果圖Fig.2 DO-based simulation diagram of state feedback containment control

        由圖2可知,所有追隨者都聚集在由領(lǐng)導(dǎo)者所張成的凸包內(nèi)。

        5 結(jié)語(yǔ)

        本文研究了具有外部干擾的離散時(shí)間高階MAS的包含控制,利用基于對(duì)狀態(tài)信息的干擾觀測(cè)器,提出了相應(yīng)的包含控制協(xié)議,不僅有效抑制了干擾,同時(shí)還能使系統(tǒng)達(dá)到包含。利用李雅普諾夫方法對(duì)系統(tǒng)的穩(wěn)定性進(jìn)行分析,得到了包含達(dá)到的充分條件。最后通過(guò)數(shù)值模擬驗(yàn)證了理論結(jié)果的正確性。

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