具有方向约束的多智能体系统的反一致性研究

研究了具有方向约束的多智能体系统的反一致性问题.首先假设系统中智能体在一维空间服从单向运动.针对一阶积分器模型,给出了一类反一致性协议的设计方法,系统中所有智能体仅仅通过观测其邻近智能体位置状态,自主分布式的决策和协调控制输入,实现了系统中智能体最终静止并在空间中分散,智能体最终状态满足反一致性要求.针对二阶积分器模型,设计了一类包含自身速度测量的反一致性协议,在设计的控制输入下,实现了二阶多智能体系统避碰并最终达到反一致性状态.最后,将系统从一维空间推广到N维空间.假设多智能体系统在N维空间的第k个坐标轴方向受方向约束,针对一阶积分器模型和二阶积分器模型,给出了一类反一致性协议设计方法.在设计的控制输入下,实现了系统在N维空间最终达到反一致状态.最后,采用Python语言,利用数值仿真例子校验了理论结果的正确性.     

二阶多智能体系统自抗扰编队跟踪与避撞控制

在多智能体编队的目标跟踪任务中,智能体受环境中的障碍物的遮挡作用会丢失目标,而外部扰动会影响系统的时变编队跟踪的控制效果。为此,研究了这两种因素同时存在情况下的二阶多智能体系统时变编队跟踪和避撞控制。采用基于目标跟踪优先级的切换拓扑控制策略以实现在障碍物遮挡环境中对目标的持续跟踪,根据自抗扰理论设计包含扰动补偿项的编队跟踪控制器。首先,基于一致性方法提出切换拓扑下自抗扰时变编队跟踪控制协议,并给出一种基于跟踪微分器的编队指令生成方法;其次,设计了求解控制参数的算法并给出协议作用下系统的稳定性分析和证明;然后,基于人工势场法设计避撞控制协议;最后,提出障碍物遮挡环境下自抗扰时变编队跟踪控制协议。仿真实验结果表明:所设计的控制协议在上述两种因素存在时仍具有良好的控制效果。      

基于固定时间的二阶智能体分布式优化算法

对有界扰动下二阶多智能系统的分布式凸优化问题进行了研究。分布式优化问题旨在通过智能体间信息交互实现全局成本函数一致最优。基于固定时间理论，提出一种在固定时间内收敛到最优解的算法。为防止智能体泄露局部成本函数的梯度信息，当邻居成本函数二阶导差值有界时，通过平均一致性在固定时间内利用跟踪技术实现平均梯度信息获取。设计一种自适应算法以避免上述全局信息的假设。进一步地，引入符号函数项实现算法对智能体外部有界扰动的自适应抑制。最后给出收敛性证明和仿真案例。     

不确定通讯下的异构多智能体网络鲁棒编队控制

研究了不确定通讯网络下的异构多智能体系统的鲁棒编队控制问题，也就是要在智能体间信息交互过程中产生的传输误差和噪声情况下实现编队的控制目标.把网络中的信道构建成一个统一的附加一个确定或者随机不确定性的传递函数.对于确定和随机这两种情况，首先对每个智能体分别设计了分布式的补偿器并得出了实现补偿器内部状态达到编队控制的充分条件.随后，对每个智能体给出了一个基于观测器的控制律以实现智能体的状态跟踪到对应补偿器的状态，从而实现智能体状态的编队目标.最后，给出了一个仿真实例来验证的控制律的有效性.     

基于深度强化学习的平流层浮空器高度控制

为研究基于深度强化学习的平流层浮空器高度控制问题。建立平流层浮空器动力学模型，提出一种基于深度Q网络（DQN）算法的平流层浮空器高度控制方法，以平流层浮空器当前速度、位置、高度差作为智能体的观察状态，副气囊鼓风机开合时间作为智能体的输出动作，平流层浮空器非线性动力学模型与扰动风场作为智能体的学习环境。所提方法将平流层浮空器的高度控制问题转换为未知转移概率下连续状态、连续动作的强化学习过程，兼顾随机风场扰动与速度变化约束，实现稳定的变高度控制。仿真结果表明：考虑风场环境对浮空器影响下，DQN算法控制器可以很好的实现变高度的跟踪控制，最大稳态误差约为10 m，与传统比例积分微分（PID）控制器对比，其控制效果和鲁棒性更优。     

多机械臂的分布式自适应迭代学习控制

针对拓扑结构为无向连通的多机械臂系统,提出了一种自适应与迭代学习相结合的分布式控制协议来实现整个系统对给定期望参考轨迹的一致性跟踪.通过引入一个适当的自适应迭代学习参数,所提自适应迭代学习控制协议能够克服机械臂系统中的干扰和模型不确定性,并且每个机械臂的自适应迭代学习控制(AILC)律仅需要利用其与邻居机械臂的相对交互信息.进一步,在只有一部分机械臂具有期望参考轨迹信息的前提下,该控制协议可以实现整个系统对期望参考轨迹的跟踪,同时能够保证轨迹跟踪误差与控制输入的有界性.此外,利用李亚普诺夫分析方法证实了所得结论的正确性,并且通过一个实例验证了所提自适应迭代学习控制协议的有效性.      

基于两级滑模控制的多移动机器人映射领航编队控制策略

针对低通信负载下的多移动机器人编队控制进行研究。通过坐标变换和引入侧滑增量定义了非完整约束轮式移动机器人的运动学模型，显式满足纯滚动条件。提出领航编队控制策略，通过领航者对跟随者的单向通信和映射领航者规划，将系统编队问题转换为新模型下的分布式一致性控制问题。针对跟随者的转速与线速度设计了2级指数趋近滑模控制器，实现相对于领航者轨迹误差的快速收敛，并通过Lyapunov理论对控制器进行稳定性分析。数值仿真表明：所提策略可以满足多移动机器人队形保持和队形变换的任务要求，验证了理论分析的正确性和有效性。     

航天器相对姿态跟踪的非线性前馈控制

针对航天器相对姿态跟踪过程中严重的非线性及控制器设计的复杂性,建立了基于修正罗德里格斯参数的航天器相对姿态运动学和动力学方程并根据Lyapunov直接法设计了非线性前馈控制律.设计的控制律不仅保证闭环系统稳定,还使得航天器相对姿态跟踪误差快速收敛到零点邻域内.通过在Matlab/Simulink环境下对航天器相对姿态跟踪进行数值仿真,验证了建立模型和设计控制律的有效性.     

输入受限下多无人机三维协同路径跟踪控制

针对多无人机在三维空间的协同路径跟踪问题,设计了基于反步法的协同控制器。考虑无人机在飞行过程中的输入饱和问题,加入辅助控制系统,以确保系统在输入受限下仍能保持良好的控制性能。将无人机六自由度非线性模型反馈线性化处理,同时考虑无人机飞行时受到的外界不确定扰动及自身模型存在的未建模动态,利用径向基函数在线估计补偿,提高了系统的鲁棒性和抗干扰能力。为了解决反步法需要对虚拟控制量求导导致的控制器复杂问题,引入一阶滤波器,避免对虚拟控制量的求导。利用图论解决无人机机间通信问题,基于一致性理论实现了多无人机的协同控制。基于Lyapunov稳定性理论,证明了系统的稳定性,仿真结果表明,所设计的路径跟踪协同控制器能够达到良好的协同跟踪控制效果。      

基于事件触发的航天器姿态自适应容错控制

针对航天器通信和计算资源约束以及执行器故障场景下的姿态控制问题,提出了一种基于事件触发的航天器姿态自适应容错控制策略。首先,采用自适应方法估计故障信息、外界扰动等系统中未知参数,并引入事件触发机制,在执行器故障下实现容错控制的同时,节约星载计算机的计算资源。然后,基于李雅普诺夫方法证明了所提出的控制策略保证了闭环系统状态全局一致且最终有界稳定,并能有效避免Zeno现象,保证了执行器故障场景下对姿态的精确控制。最后,应用于航天器的姿态稳定试验,仿真结果验证了该方法的有效性。     

电磁航天器编队位置跟踪自适应协同控制

通过引入一致性理论针对电磁航天器编队相对位置协同控制问题设计了自适应协同控制器。分析了电磁航天器编队的基本原理,建立了电磁航天器编队相对运动精确的非线性动力学方程。基于电磁力远场计算模型的不确定性,对相对运动动力学模型进行了修正。在电磁力计算模型不确定和航天器间存在通信时延的条件下,对位置跟踪控制的目标设计了自适应协同控制器。考虑到电磁航天器磁矩产生能力的不同,给出了通过优化进行磁矩分配的方案。通过仿真表明:所设计的自适应协同控制器不仅实现了对期望轨迹的准确跟踪,而且相比人工势函数法,暂态维持编队构型的能力提高了4.9倍,并且所给出的磁矩分配方案实现了磁矩的合理分配。     

有向通信拓扑和时延条件下的无人机集群时变编队控制

针对无人机（UAV）集群在有向通信拓扑和存在通信时延条件下的时变编队控制问题进行了研究。建立了无人机集群二阶离散时间系统模型，基于无人机自身实时信息和相邻无人机带通信时延的状态信息，设计了分布式编队控制协议。通过理论分析，得到了无人机集群能够实现时变编队的充要条件，给出了可行的期望编队的表达式。在集群通信拓扑有生成树的条件下，分析了控制协议中待定参数和状态更新周期满足的耦合约束条件，并给出了参数设计的流程。仿真结果表明:即使在较大的通信时延下，所设计的控制协议也能实现无人机集群时变编队控制，验证了理论分析的正确性和有效性。      

被动冗余度空间机器人动力学控制

研究了被动冗余度空间站机器人的动力学控制问题，包括非完整系统的运动规划，渐进稳定的动力学控制规律；在动力学控制中，利用被动冗余度机器人“非完整自运动”的运动学优化方法完成机器人的动力学控制，构造的动力学闭环控制律保证机器人运动过程中末端跟踪期望的运动轨迹，通过三连杆空间站机器人模型进行了仿真，结果证明了得到的结论。     

基于事件触发的航天器变周期控制方法研究

摘要： 随着未来航天技术的发展对航天器自主性工作的要求越来越高，星上嵌入式系统所需处理的数据量也急剧增大.而如何在通信与计算资源约束下保证航天器性能就成为一个关键问题.本文基于事件触发控制方法，提出一种在保证控制性能前提下能够大幅降低星上总线负载的航天器姿态控制方法.并从扰动系统理论出发，给出算法的设计流程和稳定性证明.通过仿真算例验证算法的有效性.     

一类复杂通信条件下高阶线性群系统编队控制

针对时变时延、拓扑不确定和外部扰动等复杂通信条件下的高阶线性群系统编队控制问题进行研究。首先,建立了群系统编队控制问题的数学描述,并基于一致性最近邻原则给出了编队控制协议框架。其次,提出了群系统实现编队的充要条件。通过状态分解和变量代换,给出了约束条件下,编队控制协议的设计方法。同时,为得到群系统所允许最大时延边界,引入自由权矩阵,得到了保守性较小的线性矩阵不等式（LMI）判据条件。仿真实验验证了编队控制方法对于有界时变时延、拓扑不确定以及外部扰动具有一定的鲁棒性。      

高超声速飞行器抗干扰反步滑模控制

针对存在参数不确定及外部扰动下的高超声速飞行器轨迹跟踪控制问题,研究了一种基于反步法的抗干扰滑模控制设计方法.将非线性高超声速飞行器动力学模型表达为严反馈形式分步进行设计.采用滑模控制方法进行每步的控制器设计,并提出采用扩展状态观测器（ESO,Extended State Observer）方法实现对参数不确定及外部扰动产生的内外干扰进行估计,继而在控制中补偿.扩展状态观测器能保证对干扰的估计收敛到真值附近的邻域内,从而能够保证较好的补偿效果.通过0.5°附加干扰攻角和25%的气动参数偏差下的非线性高超声速飞行器动力学模型仿真结果验证了该抗干扰滑模控制方案对内外干扰的抑制效果和闭环系统良好的跟踪性能.