[發(fā)明專利]一種時變異構多智能體一致性控制方法及系統(tǒng)

有效

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• 申請日: 2022-05-07
• 公開（公告）號: CN114935931B
• 公開（公告）日: 2023-09-15
• 發(fā)明（設計）人: 郭勝輝;相國梁;唐明珠;尤任陽
• 申請（專利權）人: 蘇州科技大學
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 蘇州市中南偉業(yè)知識產(chǎn)權代理事務所(普通合伙) 32257
• 代理人: 朱振德

1.一種時變異構多智能體一致性控制方法，其特征在于：包括以下步驟：

S1、建立多智能體系統(tǒng)的輸入輸出關系模型與連接拓撲圖，其中，所述輸入輸出關系模型中每個智能體有多個傳感器，且含有隨機噪聲；

S2、根據(jù)輸入輸出關系模型，對單個智能體中任一傳感器創(chuàng)建卡爾曼觀測器，得到該智能體在其任一傳感器下的狀態(tài)估計信息；

S3、設置最優(yōu)信息融合準則，對該智能體下所有傳感器的狀態(tài)估計信息進行線性加權融合，得到該智能體的最優(yōu)狀態(tài)估計信息；其中，所述最優(yōu)信息融合準則為取該智能體任一傳感器和另一傳感器狀態(tài)估計信息的最小協(xié)方差矩陣作為線性加權的加權矩陣；

S4、根據(jù)智能體的最優(yōu)狀態(tài)估計信息，設置一致性控制協(xié)議，對多智能體進行一致性控制，其中，所述一致性控制協(xié)議中狀態(tài)反饋增益采用最小二乘法進行計算。

2.如權利要求1所述的一種時變異構多智能體一致性控制方法，其特征在于：所述多智能體系統(tǒng)中有N個智能體，第i個智能體有N_i個傳感器，對于第i個智能體以及該智能體第j個傳感器的第t時刻的輸入輸出關系模型為：

x_i(t)＝A_i(t-1)x_i(t-1)+B_i(t-1)u_i(t-1)+w_i(t-1)

其中，x_i(t)∈Rⁿ表示第i個智能體的系統(tǒng)狀態(tài)，u_i(t)∈R^k表示第i個智能體的系統(tǒng)輸入，表示第i個智能體的第j個傳感器的可測輸入，Rⁿ、R^k，、R^p分別表示系統(tǒng)的n維、k維和p維向量；w_i(t)和是獨立的零均值噪聲序列；矩陣分別為系統(tǒng)狀態(tài)矩陣，系統(tǒng)輸入矩陣和系統(tǒng)觀測矩陣。

3.如權利要求1所述的一種時變異構多智能體一致性控制方法，其特征在于：所述連接拓撲圖其中，表示圖中節(jié)點的集合,表示圖中連接節(jié)點的邊線集合，表示該圖的鄰接權重矩陣，并有a_ii＝0；

當(i,j)∈ε時，a_ij＞0，節(jié)點i可以接收到節(jié)點j的信息,否則a_ij＝0；

表示節(jié)點i所有鄰接點的集合；節(jié)點i的入度定義為令D＝diag(d(1),d(2),…,d(N))，diag表示對角塊矩陣，則該圖的拉普拉斯矩陣為

4.如權利要求2所述的一種時變異構多智能體一致性控制方法，其特征在于：所述步驟S2具體包括：對第i單個智能體的第j個觀測器創(chuàng)建卡爾曼觀測器：

其中，表示智能體i在j傳感器下的狀態(tài)估計值，表示后置狀態(tài)估計值,表示前置狀態(tài)估計值，P_i^j(t+1|t)表示前置協(xié)方差矩陣，P_i^j(t+1|t+1)表示后置協(xié)方差矩陣，為卡爾曼增益，Q_i(t)為w_i(k)的協(xié)方差，為的協(xié)方差。

5.如權利要求4所述的一種時變異構多智能體一致性控制方法，其特征在于：智能體i的最優(yōu)狀態(tài)估計信息：

其中，表示狀態(tài)估計增益系數(shù)矩陣，P_i^jk(t)為第i個智能體第j個傳感器與第k個傳感器在t時刻估計值的協(xié)方差矩陣，表示狀態(tài)估計矩陣；I_n為n×n維單位矩陣，為N_i×N_i的塊矩陣矩陣，其中，每個塊為n×n維的單位矩陣；若某個矩陣或向量a寫為a^T形式，則a^T表示為a的轉(zhuǎn)置。