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文檔簡介
1、在多智能體系統(tǒng)、大型工業(yè)過程系統(tǒng)的控制問題中,控制器的綜合設(shè)計已受到了廣泛的重視。這些系統(tǒng)的物理特性以及在控制過程中的控制需求,使得分布式預(yù)測控制成為研究該類問題的首選策略。本文主要針對此類系統(tǒng)的控制問題,通過研究控制目標分解、分布式協(xié)調(diào)與優(yōu)化的實施算法、穩(wěn)定性/收斂性分析等,提出分布式預(yù)測控制的綜合方法,即具有遞歸可行性與穩(wěn)定性/收斂性保障的分布式預(yù)測控制算法。主要貢獻如下:
1.針對帶有時變通訊拓撲需求的多智能體系統(tǒng)的跟蹤
2、及編隊控制問題,本文首先根據(jù)通訊拓撲為各個智能體在線生成實時目標代價函數(shù);然后為其設(shè)計一項對跟蹤與編隊收斂性具有激勵作用的輔助約束與編隊權(quán)重更新公式;最后通過將實時目標代價函數(shù)與相關(guān)約束合并,為各智能體構(gòu)造子優(yōu)化問題,并設(shè)計分布式協(xié)調(diào)與優(yōu)化的實施算法。該方法可以有效地保證時變拓撲情況下的多智能體系統(tǒng)跟蹤及編隊的收斂性。
2.針對帶有避碰需求的、用離散時間線性模型表示的多智能體系統(tǒng)的跟蹤及編隊控制問題,本文首先設(shè)計相容性約束,即
3、對各個智能體的估計預(yù)測信息與實際預(yù)測信息之間的偏差進行約束;然后基于相容性約束,為各個智能體設(shè)計帶有魯棒性能的避碰約束;最后綜合考慮相關(guān)約束,為各智能體構(gòu)造子優(yōu)化問題,并設(shè)計出分布式協(xié)調(diào)與優(yōu)化的實施算法。該方法在保證控制算法遞歸可行的前提下,有效地避免了各智能體之間的碰撞,使得整個多智能體系統(tǒng)的跟蹤及編隊收斂到指定目標。
3.針對帶有避碰需求的、用連續(xù)時間非線性模型表示的非完整動力學(xué)多智能體系統(tǒng)的跟蹤、調(diào)節(jié)及編隊控制問題,本文
4、首先為各智能體設(shè)計了具有正不變性與安全性的終端集合及相關(guān)的局部控制律;然后為各智能體設(shè)計相容性約束與避碰約束;最后綜合考慮相關(guān)約束,為各智能體構(gòu)造子優(yōu)化問題,并設(shè)計出分布式協(xié)調(diào)與優(yōu)化的實施算法。該方法能夠有效地解決非完整動力學(xué)多智能體系統(tǒng)的正向/反向跟蹤、調(diào)節(jié)及編隊問題,并且保障了各智能體之間的避碰需求。
4.針對帶約束的大規(guī)模動態(tài)耦合系統(tǒng)的調(diào)節(jié)問題,本文首先設(shè)計相容性約束,即對各個子系統(tǒng)的估計預(yù)測信息與真實預(yù)測信息之間的偏差
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