[發明專利]一種基于自適應控制與迭代學習控制的統一化控制方法

有效

• 申請號: 202111625364.5
• 申請日: 2021-12-28
• 公開（公告）號: CN114415504B
• 公開（公告）日: 2023-06-20
• 發明（設計）人: 陳逸陽;江威;吳樂樂
• 申請（專利權）人: 蘇州大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 北京權智天下知識產權代理事務所(普通合伙) 11638
• 代理人: 李丹萍

本申請公開了一種基于自適應控制與迭代學習控制的統一化控制方法，屬于計算機控制這一技術領域，其設計要點在于：首先，通過一個完全分布式的通訊圖將基于自適應觀測器控制器拓展到含真實領航者的編隊跟蹤任務當中；然后，依據線性空間的可疊加性，采用基于自適應觀測器控制實現相對于領航者保持固定形狀的編隊跟蹤；再次，記錄保存每次試驗開始時迭代學習控制的初始化條件，采用迭代學習控制實現相對于領航者坐標系的可重復性編隊跟蹤。采用本申請的方法，可以實現含非重復性領航者的多智能體系統編隊跟蹤控制任務。

技術領域

本申請涉及計算機控制這一領域，更具體地說，尤其涉及一種基于自適應控制與迭代學習控制的統一化控制方法。

背景技術

21世紀以來，制造業中大部分人力已被機器所替代。各類相關研究提出了多樣的控制方法，進而控制一系列機器人系統準確地完成相應工業操作。近二十年來，關于多智能體系統(multi-agent?systems)的協同分布式控制研究已經有了長足的進展，例如：一致性控制、編隊控制、包含控制、群集控制、蜂擁控制、交會控制等。值得注意的是，在一致性或同步控制方面，應用于目標封閉、合作定位、裝載運輸、自主船舶海底測試等的編隊控制完成了一系列令人印象深刻的工作，上述研究極大程度上激發了研究人員的興趣。

總體來說，如今有三種編隊方案：無領航者編隊、虛擬領航者編隊、真實領航者編隊。因為沒有領航者，所以第一種方案中編隊的跟隨者無法獲取具體行進方向。而第二種方案中編隊的虛擬領航者通常采用預先定好的軌跡，跟隨者的軌跡空間也因此受限。由此可見，前兩種方案的應用存在明顯的限制與不足。第三種方案中領航者是真實存在的，能夠基于其動力學模型移動至空間內任意位置，并且能夠通過改變輸入信號進而跟蹤目標或躲避障礙物。在此方案中，為了處理真實領航者的非零信號輸入，研究人員通常使用含狀態依賴型邊界層的非線性模型以求彌補非零輸入的影響，也正因此產生了編隊跟蹤(formationtracking)有界誤差。為了進一步降低該誤差，合理規劃與優化跟隨者的軌跡成為了一個火熱的研究方向。

根據以往的研究，基于自適應觀測器控制(adaptive?observer-based?control)控制器已經能夠獨立地實現編隊跟蹤。但是，在相關研究中編隊形狀是固定的，即編隊的形狀隨著時間的推移在空間內保持平移。迭代學習控制(iterative?learning?control)是針對提高執行重復任務精度的控制方法。自從被提出以來，迭代學習控制在工業生產、化工流程、康復治療等方面得到了相關應用。迭代學習控制與編隊控制間也有著密切的聯系。2009年，迭代學習控制第一次被應用于多智能體系統中，相關研究報告也隨后陸續發布，但受限于迭代學習控制的重復性設計要求，這些研究中一部分編隊沒有領航者，另一部分編隊的領航者的軌跡是重復性的，即領航者的軌跡是靜態的或是循環的。在近些年來迭代學習控制的研究中，迭代變化編隊形狀理論也取得了一定的關注。截止目前為止，經過檢索，尚未有相關迭代學習控制的時變編隊形狀理論研究發表。

發明內容

本發明的設計目標在于解決現有研究工作的局限性，去提出一種面向非重復性多智能體編隊的自適應與迭代學習統一化控制方法，即結合基于自適應觀測器控制與迭代學習控制技術開發一種完全分布式的算法，實現含非重復性領航者的多智能體系統編隊跟蹤控制任務。

本發明是通過以下技術方案實現：

本申請的有益效果在于：