不确定多智能体系统一致性的分布式自适应控制

It is both theoretically and practically important to investigate the consensus problem for multi-agent systems (MAS) with various kinds of uncertainties, such as unknown internal parameters, unmodeled dynamcis, exogenous disturbances and so on. Adaptive control is one of the promising tools in developing distributed coordination control schemes for uncertain MAS due to its prominent feature in handling parametric, structural uncertainties and variations in the systems. Although there are a number of results have been reported in distributed adaptive control for consensus of uncertain MAS, some challenging issues deserve further investigation including the following: .1..Adaptive output consensus of lth-order (l≥2) MAS in the presence of unknown mismatched parameters;.2..Adaptive consensus of MAS in the presence of inherent uncertain couplings between （local） neighbors as well as unknown diffusive couplings in global area;.3..Adaptive compensation control of MAS with unknown actuator failures or faults. The main objective of this project is to develop a systematic methodology for control design and analysis of MAS with the above issues comprehensively discussed. Both leaderless and leader-following consensus problems will be studied and the effects due to communication delays will also be considered.

在多智能体系统的实际应用中，不可避免地存在着各种不确定性。因此，对此类系统研究分布式控制算法时考虑这些不确定性因素的影响对于提高算法的实用性、鲁棒性和系统的可靠性有着重要的实际意义。另外，考虑到目前国内外围绕多智能体系统内存在的非匹配未知参数、智能体间耦合不确定性和未知部件故障等问题，取得的基于自适应方法的研究结果还很有限。本项目将以实现系统一致性收敛或跟踪为目的，主要开展以下三个内容的研究：1. 针对单个智能体内部含有未知参数的多智能体系统，特别是含非匹配未知参数的更一般多智能体系统，提出合理的分布式自适应控制方案；2.考虑智能体间的耦合不确定性，包括局部范围内固有耦合及整个系统中"扩散性耦合"的参数与结构不确定性，研究有效的自适应协调机制修正方案，使其对这些耦合具有良好的鲁棒性能；3. 针对含未知参数的多智能体系统，考虑某些智能体可能出现的未知执行器故障，研究自适应故障补偿控制方案。

多智能体系统分布式控制是近十年来颇受关注的热点问题，有着包括无人机/卫星编队、移动机器人网络、无线传感器阵列、自动化高速公路运输管理和智能电网在内广泛的应用背景。在多智能体系统的实际应用中，不可避免地存在着各种不确定性，包括未知系统参数、未知干扰、未建模动态和智能体间耦合不确定性等。因此，在研究多智能体系统分布式控制算法时考虑各种不确定性因素的影响对于提高算法的实用性、鲁棒性和群系统的可靠性有着重要的实际意义。此外，国内外已有的围绕不确定性因素展开的多智能体系统分布式控制的研究结果，特别是有关高阶多智能体系统分布式自适应控制方法的结果还很有限。因此，本项目主要针对n (≥ 2) 阶多智能体系统中可能存在的未知参数、智能体间耦合不确定性和未知执行器故障等不确定性问题，以实现群系统输出/状态一致性为目的，研究了多种分布式自适应控制方法。. 取得的代表性成果包括：1. 针对含未知非匹配参数的高阶严格反馈非线性多智能体系统，提出了三种基于状态反馈的分布式自适应控制方法，均实现了群系统输出对于理想轨迹的渐近一致性跟踪；2. 针对同时存在未知参数和智能体间耦合不确定性的高阶多智能体系统，提出了一种基于输出反馈的分布式鲁棒自适应控制方法，保证了智能体间耦合强度满足一定条件时，闭环系统信号全局有界，并给出了均方意义下群系统一致性跟踪误差上界与控制参数的数学表达式；3. 考虑多智能体系统内可能发生的未知瞬间失效型执行器故障和智能体间未知传输时滞，提出了一种分布式自适应容错控制方法，保证了闭环系统信号全局有界并实现了群系统输出对于理想位置的渐近一致性调节。. 目前，已发表学术论文26篇，其中SCI收录期刊论文19篇（含《Automatica》6篇，《IEEE Transactions on Automatic Control》2篇），EI收录国内核心期刊论文1篇，EI收录会议论文6篇。2013年，项目负责人王薇荣获第25届中国控制与决策会议“张嗣瀛”优秀青年论文奖（大会唯一获奖者）。