网络Euler-Lagrange系统的分布式协调控制问题研究

多智能体系统的分布式协调控制近年来引起了国内外学者的高度重视。本项目针对Euler-Lagrange系统的动力学特性，充分结合国内外关于网络Euler-Lagrange系统(NELS)的研究现状以及对多智能体系统的研究结果，并考虑实际中存在的一些问题，进一步深入研究和完善NELS的分布式协调控制问题。主要研究内容包括：有向拓扑结构下的分布式围堵控制；考虑避障和通信连通性的分布式蜂拥控制；为减少通信和测量负担，研究仅需位置信息的输出反馈分布式协调控制；在上述研究的基础上，利用非线性微分几何控制理论，对欠驱动Euler-Lagrange系统的分布式协调控制进行深入研究；考虑通讯受限、数据丢失和通讯延迟等工程实际因素对系统稳定性的影响分析；最后对研究结果进行计算机和实物仿真，通过本项目的研究，为工程实践提供必要的理论指导。

近年来，由于在包含、围堵、编队控制等多个领域的广泛应用，多智能体系统的分布式协调控制引起了国内外不同领域的专家学者们的广泛关注。在多智能体系统的研究中，各个智能体通过分布式的相互协作，使整个系统形成规则有序的协同运动。目前大部分多智能体系统研究都可以用Euler-Lagrange 方程进行建模。因此，对多Lagrange 系统分布式协调控制的研究有着很重要的意义。本项目从理论方面对多Lagrange 系统的分布式协调控制进行了深入的研究。项目的主要研究内容包括：(1) 网络Euler-Lagrange 系统的分布式围堵控制;(2)网络Euler-Lagrange 系统的分布式蜂拥跟踪/围堵控制;(3)网络Euler-Lagrange 系统的分布式输出反馈协调控制;(4)分布式航天器编队飞行器控制等四个部分的内容。主要成果如下：.一、在仅有部分跟随者能获取领航者信息的限制下，分别在无向和有向拓扑结构中提出了多Lagrange 系统的分布式协调跟踪控制策略，并考虑了系统的参数不确定性。.二、针对存在多个领航者的情形，在有向拓扑结构中研究了存在参数不确定性的多Lagrange 系统的分布式包含控制。对所有领航者均为静止的情形，设计了分布式自适应控制算法，利用输入到状态稳定性理论证明了所提算法的稳定性。.三、对存在非线性不确定性和外部扰动以及多个领航者情形，在有向拓扑结构中研究了多Lagrange 系统的分布式包含控制，基于神经网络算法给出了二阶非线性系统的分布式包含控制算法，从理论上证明了可以通过设定算法的控制增益使得系统的包含误差减少到任意小的区域。.四、以本项目的理论研究作为基础，对分布式编队飞行航天器的相对位置与姿态协同控制问题进行了深入研究，以编队队形重构的快速性和鲁棒性要求为前提，提出了一系列基于终端滑模等控制方法的航天器姿态和位置协同控制算法。.在本项目的资助下，我们已经发表学术论文63篇，其中SCI检索论文18篇，EI检索论文45篇，其中包括IEEE系列汇刊，Automatica等国际顶级期刊论文6篇，申请发明专利8项。.本课题对Euler-Lagrange系统的分布式协调控制的研究有着重要的理论意义和实际的应用价值。由于Euler-Lagrange 系统可以表示自主飞行器、机械臂、机器人、以及航天器姿态轨道等一大类机械系统，因此研究成果具有广阔的应用前景。