多智能体网络一致性鲁棒H∞控制问题
《鲁棒控制》课堂笔记-3-H无穷控制理论
（６） 跟踪问题
r
u
C1 +
P
y
C2
u = C1r + C2 y
考虑控制性能指标：
min
r−
y
+
2
ρ
u
2 = min
r−y ρu
2
即 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
∫ min
∞ 0
(
r
−
y
)2
+
ρ2u2
dt
令
z
=
∆ ∞ ≤γ
该系统鲁棒稳定 iff A0 稳定，且
γ
<
C0 ( sI
) − A0 −1 B0
∞
−1
即
C0
( sI
−
A0
)−1
B0
∞
<
1 γ
（５）状态反馈鲁棒镇定问题
《鲁棒控制》课堂笔记 清华大学自动化系 钟宜生
考虑不确定系统
x&(t ) = Ax (t )+ Bu (t)
其中：W1 称为加权。
问题：求 K 使闭环系统内稳定，且
即
min K
W1Ty d
∞
min
K内镇定P
W1Tyd
∞ －－ H∞ 最优问题
《鲁棒控制》课堂笔记 清华大学自动化系 钟宜生
（２）稳定裕度问题
−
K
P
假设闭环系统稳定，定义：
r − y ρu
则
z
=
1
−
1
C1 P − C2P
ρ
C1P 1− C2P
r
= Tzrr
性能指标等价为：
同时考虑量化误差的网络化控制系统鲁棒H_∞完整性设计
２１ ０ ２年 ６月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｌｃ ｔ ｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｍｐ ｔｒ ｐ ｉ ａｉ ｓ ａ ｃ ｆＣｏ ｕ ｅ ｓ ｏ
Ｖｏ ． ９ Ｎｏ ６ １２ ．
Ｊｎ２ ２ ｕ ． ０１
同 时 考 虑 量 化 误 差 的 网 络 化 控 制 系 统 鲁棒 完整 性 设 计 术
李 炜 ， 晰源 ， 吴 赵正天 ， 李二超
（ 兰州理 工 大学 电气工程 与信 息工程 学院 ，兰州 ７ ０ ５ ） ３００
摘
要 ：针对 同 时存 在 时变 时延 、 包和信 息量化 的参数 线 性 不确 定 网络 化控 制 系统 ， 执行 器失效 故 障 和 外 丢 在
界 有 限能量扰 动共存 的情 形 下 ， 于状 态 多 时延模 型 ， 过 构 造 时滞 且 量化 误 差 依 赖 的 Ｌａｕ ｏ—ｒ ｏｓｉ泛 基 通 ｙｐｎｖ ａ ｖ ｉ Ｋ ｓ ｋ 函 ， 出了使 不 确定 网络化控 制 系统具 有鲁棒 日 完整 性 的判 决准 则和 控 制 器的设 计 方 法。还 进 一 步讨 论 了故 给 障网络化 控制 系统稳 定运 行 的最 大允许 时延和 最 大允许量 化误 差 ， 以此为依据 对 日 性 能指 标进行 了优 化 ， 并 给
Ｈ ｃ ｎｒ ｌ ｒ ｅ ｉｎ ｎ ａ ｄ ｔ ｎ ｔｄｓ ｕ ｓ ｄ ｔ ｅ ｍａ ｉ ｍ ｌ ｗ ｂ ｅ ｄ ｌｙ ａ ｄ ｔ ｅｍａ ｉ ｍ ｌ ｗａ ｌ ｕ ｎｉｉ ｇ ｅｒ ｒｗ ｅ ｏ ｔ ｌ ｓ ．Ｉ ｄ ｉ ｏ ．ｉ ｉｃ ｓ ｅ ｈ ｘ ｍｕ ａｌ ａ ｎ ｒｏ ｈ ｎ ｏｅｄ ｇ ｉ ｏ ｈ ｏ ｚ ｔ ｅ ｆｕ ｔｎ ｔ ｒ ｏ ｔ ｌｓ ｓｅ ｏ ｅ ａ ｅ ｔｂ ｙ ｈ ａ ｌ ｅｗｏ ｋ ｃ ｎ ｒ ｙ ｔ ｍ ｐ ｒ ｔｄ ｓａ ｌ ．Ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｓ ｔｏ ｔ ｚ ｄ Ｈ ｐ ｒ ｒ ｎ ｅ ｉ ｄ ｘ ａ ｄ ｇ ｖ ｔ ｏ ｆｔ ｅ ｏ ａ ｅ ｎ ｔ ｉ ，ｉ ｐ ｉ ｅ ｍｉ ｅ ｏ ｍａ ｃ ｎ ｅ ｎ ａ ｅ ａ ｍｅｈ ｄ ｏ ｈ ｆ
《鲁棒控制》-3-H无穷控制理论
考虑不确定系统
x (t ) = Ax (t ) + Bu (t )
其中： A = A0 + ΔA ； B = B0 + ΔB
[ΔA ΔB] = DΩ[E1 E2 ] = DΩE
ΩT Ω ≤ I
问题：求状态反馈 u = Kx, s.t.
( E1 + E2 K ) ( sI − A0 − ) B0 K −1 D ∞ < 1
⎤ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥⎦
r
=
Tzr r
性能指标等价为：
∫ min ∞ zT z dt = min z 2
0
2
设
{ } r ∈
r
r = Wd, d ∈ H2 ,
d
≤1
2
《鲁棒控制》课堂笔记 清华大学自动化系 钟宜生
-- H∞ 次优问题
问题：求 C1 和 C2 使系统内稳定，且：
⎡
min ⎢ sup ⎣ C1 ,C2 d∈H2 , d 2 ≤1
1 min
K 1+ PK ∞
-- H∞ 最优问题
（3） 频域鲁棒镇定问题
Δ
+
−
P0
K
} G = {P P = P0 + Δ, Δ 稳定，且 Δ ( jω ) ≤ r ( jω ) ,∀ω ∈ R
其中： P0 为标称对象； r ( s) 是已知的稳定的实有理函数。
• 鲁棒镇定： K 镇定 G ，即对 ∀P ∈G, K 使闭环系统内稳定。
问题：
( ) min
K内稳G
Tzw
∞
= min K内稳 P
1+ PK −1
∞
2、鲁棒镇定问题 ⇒ 标准问题
Δ
网络控制系统的鲁棒H∞容错控制器设计
Ｈ 中 图分 类 号 ：Ｔ ２ ３ Ｐ７ 文 献标 识码 ：Ａ 文章 编号 ：１０ ０ ０ （ ０ ８ 增 刊 （Ⅱ）０ ８ －５ ０ １— ５ ５ ２ ０ ） －１ ５０
Ｒｏ ｕ ｔＨ ｆ ｕ ｔｔ ｌｒ ｎ ｏ ｔ ｏ ｌｒ ｄ ｓｇ ｏ ｅ ｗｏ ｋ ｄ ｃ ｎ ｒ ｌｓ ｓｅ ｂ ｓ ａ ｌ－ｏ ｅ ａ ｔ ｃ ｎ ｒ ｌ ｅ ｉ ｎ ｆ ｒ ｎ ｔ ｒ ｅ ｏ ｔ ｏ ｙ ｔ ｍ ｅ
ｃ ｎ ｏ ｐｌｍ ｅ ｔｒｔ ｉ ｅ ｒｚ ｔ ｎ ａｇ ｒｔ ｍ ． Ｆｉ ａｌ ｏ ｅ ｃ ｍ ｅ ｎ ａ ｙ ｌｎ ａ ｉａｉ ｌ ｏ ｉ ｉ ｏ ｈ ｎｌ ｙ， ｔ ｅ ｎ ｍ ｅ ｉａ ｘａ ｐ ｅ ａ ｄ ｉ ｕ ａｉ ｎ ａ ｅ ｈ ｕ ｒｃ ｌｅ ｍ ｌ ｎ ｓｍ ｌｔｏ ｓ ｈ ｖ
Ａ ｓ ａｔ Ｔ ｅｐｏ ｌ ｏ ｂ ｔ ｃ ： ｈ ｒｂｅ ｆＨ ｆｕｔｏｅａ ｔ ｏ ｔ ｌ ｒ ｅｉｎｏ ｅｗ ｒｅ ｏ ｔ ｌｓｓ ｍｓ（ Ｓ ｒ ｍ ａ ｌｔｌｒｎ ｎｒ ｌ ｓ ｆ ｔ ｏｋ ｄｃ ｎｒ ｙｔ — ｃ ｏｅ ｄ ｇ ｎ ｏ ｅ ＮＣ ）
ｈ ｓｂ ｅ ｔ ｄ ｅ ａ ｅ ｎ ｓｕ ｉ ｄ．Ｂａ ｅ ｎ ａ ＮＣＳ ｍｏ ｅ ｔ ｈｅ ｅｆ ｃ ｓｏ ｅ ａ ｎ ａａ ｐａ ｋｅ ｒ ｐ ｔｉ ｏ ｖ ｄ， ｓ ｄｏ ｄ ｌｗｉ ｔ ｆｅ ｔ ｆｄ ｌｙ ａ ｄ ｄ ｔ ｃ ｔｄ ｏ ｏｕ ｎｖ ｌ ｅ ｈ
ａ ｍ ｏ ｅ ｐ ａ ｔ ａ ｎ ｅ ｒ ｌｃ ｓ ｃｕ ｔ ａｌ ｒ ｓ ｉ ｏ ｉ ｅ ｅ ｒ ｒ ｃ ｉ ｌａ ｄ ｇ ｎｅ ａ ａ ｅ ｏｆａ ｔ ａｏｒｆ ｉｕ ｅ ｓ ｃ ｎｓｄ ｒ ｄ． Ｂｙ ｉ ｔｏ ｕ ｉ ｅ ｉ ｔ ｇ ａ ｎ — ｃ ｎ ｄ ｃｎｇ ｔ ｎ ｅ ｒ ｌｉｅ ｒ ｈ ｑ ａｉｙ，ｔ ｅ ｏ ｕｓ ｓａ ｌ ｙ ｃ ｎ ｉｉ ｎ ｒ ｂ ａｎ ｄ ｂａ ｅ ｏ ａ ｕ ｖ Ｋｒ ａ ｏ ｋｉ ｆ ｎ ｔ ｎ ｌ ｕｌ ｔ ｈ ｒ ｂ ｔ Ｈ ｔｂｉ ｔ ｏ ｄ ｔｏ ｓ ａ ｅ ｏ ｔ ｉｅ ｓ ｄ ｎ Ｌｙ ｐ ｎｏ ｓ ｓ ｖｓ ｉ ｕ ｃｉ ａ ｉ ｏ
复杂系统中的网络控制与鲁棒性分析
复杂系统中的网络控制与鲁棒性分析随着科学技术的不断发展，复杂系统已经成为研究的热点之一。
复杂系统包括许多互相作用，并呈现非线性、异质性、时变性、随机性等特征的元素，以及这些元素之间的复杂网络结构。
同时，由于系统的复杂性，其行为往往难以预测，因此需要对系统进行控制和鲁棒性分析。
本文将从网络控制和鲁棒性分析两个方面来探讨复杂系统的研究进展。
一、网络控制1.网络控制的概念网络控制可定义为将控制器应用于网络系统中，以达到某种性能指标或目标的过程。
网络控制在复杂系统中具有广泛的应用，例如电力网络、交通网络、通信网络等，这些网络系统中节点之间的相互作用关系构成了网络拓扑结构，从而影响了系统的性能和稳定性。
网络控制一般包括传统控制理论和现代控制理论两个方面。
2.传统控制理论传统控制理论主要针对线性时不变系统的控制，它通过控制器的设计，对系统内的某些变量进行调节，使得系统的性能得到优化，例如稳定性、抗干扰性等。
该理论的局限性在于他们无法有效处理非线性和时变系统，因为这些系统的行为是复杂和不可预测的。
3.现代控制理论现代控制理论包括自适应控制、鲁棒控制、自适应鲁棒控制等。
这些理论针对非线性和时变系统，可以通过自适应性和鲁棒性来对系统进行控制。
4.网络控制的方法网络控制的方法包括：（1）分布式控制法，它通过将控制器放置在每个节点上以实现控制；（2）中央控制法，它将控制器放置在网络中央控制节点上；（3）混合控制法，它将中央控制法和分布式控制法结合起来实现了更好的控制效果。
二、鲁棒性分析1.鲁棒性的概念鲁棒性是指系统在面对外界干扰时不失控制的能力。
在面对各种变化情况时，鲁棒系统仍然能够保持系统性能，从而提高了系统的稳定性和可靠性。
2.鲁棒性分析的方法鲁棒性分析的方法包括：（1）参数不确定性分析，它是通过加入参数不确定性来评估系统鲁棒性；（2）故障分析，它是通过分析故障产生的原因以及研究故障后的补救措施来评估鲁棒系统的性能；（3）性能分析，通过模拟和分析系统运行过程中的性能指标来评价系统鲁棒性。
多智能体协同控制中的同步性和鲁棒性研究
多智能体协同控制中的同步性和鲁棒性研究随着科技的快速发展，无人系统的应用范围变得越来越广泛。
尤其是在自动驾驶车辆、物流仓储管理、工业自动化等方面，无人系统的应用越来越广泛。
而实现多智能体协同控制，则是实现这些应用的关键。
在多智能体协同控制中，同步性和鲁棒性是研究的重点。
下面我们来探讨一下这两个方面的研究进展。
同步性研究同步性是多智能体协同控制中的一个重要问题，其指的是在多个智能体之间，在给定的状态下，使得各个智能体的状态保持一致。
在同步性研究方面，已经有很多成果。
例如，可以通过设计一定的反馈控制规律，使得多个智能体之间的状态达到同步。
此方法不但适用于传感器数据的处理，也可以应用于各种机器人协同控制系统。
此外，还有一些利用带有时滞的网络模型的同步性研究的进展。
研究表明，在时滞存在的情况下，智能体的控制只需估计相对时差，即可实现多智能体之间的同步。
而且针对时滞的同步控制方法也有较多的研究。
例如，可以采用延迟补偿和时间序列方法等来增加同步性控制的鲁棒性。
总的来说，同步性研究是多智能体协同控制研究的一个关键领域。
在不断地研究和改进中，同步性的方法必将更加普及和实用。
鲁棒性研究多智能体协同控制中的另外一个重要问题就是鲁棒性。
鲁棒性是指在多种环境中，控制系统仍能保持稳定性。
由于多智能体系统经常会受到各种干扰和噪声的影响，因此鲁棒性是十分关键的。
近年来，为了增强多智能体协同控制中的鲁棒性，研究者们使用了很多新的控制方法。
例如，可以利用分布式控制法来实现多智能体之间的互动和协作。
这种方法不仅可以实现多智能体之间的同步，还可以在系统受到环境噪声和干扰时，调整各自的状态。
此外，也有一些利用神经网络的方法来实现多智能体的鲁棒控制。
详细地说，通过训练神经网络模型，将各种不同的噪声和干扰进行统一处理，从而达到增强系统鲁棒性的目的。
总体来说，鲁棒性研究是多智能体协同控制研究的一个重要方面。
未来的研究将不断提高多智能体协同控制系统的鲁棒性，增加其实用性和可靠性。
最优控制问题的鲁棒H∞控制
最优控制问题的鲁棒H∞控制最优控制问题是控制理论中的一个重要研究领域，其目标是设计最优的控制策略，使得系统在给定的性能指标下达到最佳的控制效果。
然而，在实际应用中，系统参数的不确定性以及外部干扰等因素往往会对控制系统产生严重影响，导致传统最优控制策略难以在这些不确定因素下取得令人满意的控制效果。
为了解决上述问题，鲁棒控制方法被引入到最优控制问题中。
鲁棒控制的主要思想是设计一个能够对系统参数不确定性和外部干扰具有抗扰能力的控制策略，以保证系统在面临这些不确定性因素时仍能保持良好的控制性能。
其中，H∞控制是鲁棒控制的一种重要方法。
H∞控制是一种基于H∞优化理论的控制方法，其目标是设计一个稳定的控制器，使得系统输出对于外部干扰和参数不确定性具有最大的衰减能力。
H∞控制方法能够针对不确定性系统进行鲁棒性分析，并在饱和脉冲干扰和噪声扰动等情况下仍能保持系统的稳定性和性能。
在具体的系统应用中，鲁棒H∞控制方法常常需要进行控制器的设计和参数调整。
控制器的设计一般采用线性矩阵不等式(LMI)方法，在满足一定约束条件的前提下求解最优的控制器参数。
参数调整则可以采用各种数学优化算法，如内点法、遗传算法等，以达到使系统的H∞控制性能最优化的目标。
鲁棒H∞控制方法在许多领域中得到了广泛应用。
例如，在机器人控制、飞行器控制、电力系统控制等领域中，鲁棒H∞控制方法能够有效地抑制参数不确定性和外部干扰，提高系统的鲁棒性和控制性能。
此外，鲁棒H∞控制方法还能够应用于网络控制系统、混合控制系统等复杂系统中，具有广泛的应用前景。
总之，最优控制问题的鲁棒H∞控制方法在解决系统参数不确定性和外部干扰等问题时具有重要的研究意义和实际应用价值。
通过设计稳定的控制器并考虑系统的鲁棒性，能够有效提高控制系统的性能和稳定性，为实际工程应用提供了可靠的控制方案。
网络控制系统的鲁棒H∞保成本状态反馈控制
！ 塑』 兰
保 护现 场
参考 文献
［ １ １ Ａ ｎ ａ ｌ ｏ ｇ Ｄｅ ｖ ｉ ｃ ｅ ｓ ［ ｎ ｃ Ｐ ｏ ｌ ｙ Ｐ ｈ ａ ｓ ｅ Ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｔ ｌ Ｅ ｎ ｅ ｒ ｇ ｙ Ｍｅ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ Ｉ Ｃ Ｗｉ ｔ ｈ Ｐ ｅ ｒ Ｐ ｈ ａ ｓ ｅ ［ Ｚ ］ ． ＵＳ Ａ， ２ ０ ０ ５ ．
ｆ ｅｅ ｄ ｂ ａ ｃ ｋ ｃ ｏｎ ｔ ｒ ｏＩ Ｉ ａ ｗｓ ａｒ ｅ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｅ ｄ ｗｈ ｅｎ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ａｒ ｅ ｄ ｉ ｓ ｔ ｕ ｒ ｂ ａｎ ｃ ｅ ｓ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅｍ ． Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｄｓ ： ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏＩ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ； ｎ ｅ ｔ ｗｏｒ ｋ — ｉ ｎ ｄｕ ｃ ｅ ｄ ｄ ｅｌ ａ ｙ ； Ｌ ＭＩ ： ｓ ｔ ａ ｔ ｅ ｆ ｅ ｅ ｄ ｂ ａ ｃ ｋ
ｏｆ ｎｅ ｔ ｗ ｏｒ ｋ ｃ ｏｎｔ ｒ ｏｌ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅｍ
Ｘ Ｕ Ｘｉ ａ ｏ —ｄ ａ ｎ． Ｄ Ｏ Ｎ Ｇ Ｌ ｉ ｎ ｇ
（ Ｎｏ ｒ ｔ ｈ Ｃｈ ｉ ｎ ａ Ｅｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｉ ｃ Ｐ ｏ ｗｅ ｒ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｂｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ２ ２ ０ ６ ， Ｃｈ ｉ ｎ ａ ）
发 送 显示 缓 冲区数 据
检 测 总有 功脉 冲 检测 总无 功脉 冲
Ｙ
［ ２ ］ 深 圳 锐 能 做 科 技 公 司 三 相 多 功 能 防 窃 电 电能 测 量 芯 片 ｆ Ｐ ／
０ Ｌ Ｊ ． ２ ０ １ ２ ， ｈ ｔ ｔ ｐ ： ／ ／ ｗｗｗ． ｒ ｅ ｎ ｅ ｒ ｇ ｙ — ｈ ｉ ｅ ｃ ｏ ｎ ｒ
控制理论系统鲁棒控制器设计方法
控制理论系统鲁棒控制器设计方法鲁棒控制器设计方法是控制理论系统中的重要研究方向之一。
通过设计有效的鲁棒控制器，可以在不确定性和外部干扰的情况下保持系统的稳定性和性能。
本文将介绍一种常用的鲁棒控制器设计方法——H∞控制器设计方法，以及其在实际应用中的一些问题和挑战。
H∞控制器设计方法是鲁棒控制器设计中广泛应用的一种方法。
该方法通过鲁棒性性能指标H∞范数来描述系统的稳定性和性能，并通过优化过程来设计出满足要求的控制器。
在H∞控制器设计中，系统的不确定性和外部干扰被建模为带有加性扰动的系统。
通过引入权重函数，可以对系统的不同频率范围进行加权，从而实现对不确定性和干扰的控制。
在H∞控制器设计方法中，首先需要对系统进行数学建模。
这包括确定系统的状态方程、输入和输出方程以及系统的不确定性和外部干扰。
然后，根据系统的性能要求和鲁棒性要求，选择适当的H∞范数来描述系统的稳定性和性能指标。
一般来说，H∞范数越小，表示系统对不确定性和干扰更鲁棒。
接下来，通过优化过程来设计H∞控制器。
优化过程的目标是找到满足要求的控制器参数，使得系统的H∞范数最小。
这个过程通常通过数值优化方法来实现，例如线性矩阵不等式（LMI）方法。
通过计算和迭代，可以得到满足系统性能要求的控制器参数。
然而，H∞控制器设计方法在实际应用中面临一些挑战和问题。
首先，系统的建模可能存在不确定性和误差，这会影响控制器设计的准确性和性能。
其次，优化过程可能会面临计算复杂度的问题，尤其是在系统的维度较大的情况下。
此外，控制器的实时实施和稳定性问题也需要考虑。
针对这些问题和挑战，研究人员提出了一些改进和解决方法。
例如，可以使用系统辨识方法来改善系统的建模精度，从而提高控制器设计的准确性。
同时，优化算法的改进和并行计算技术的使用也可以显著提高控制器设计的效率。
此外，针对具体应用领域的特点，可以设计和应用一些特殊的鲁棒控制策略，例如基于自适应控制和模糊控制的方法。
参数不确定 鲁棒H_∞ 容错控制 状态反馈控制器 线性矩阵不等式
参数不确定论文：参数不确定时滞系统的鲁棒H_∞容错控制研究【中文摘要】参数不确定系统的鲁棒容错控制问题,具有广泛的应用前景,受到人们普遍的关注。
随着科学技术的飞速发展,人们对产品的要求,不仅仅局限于高速、高性能,更注重其安全性和可靠性。
然而,在那些复杂的、多因素未知参数影响的及容易出现系统故障的非线性复杂系统中,传统的控制理论和控制方法越来越显示出局限性。
鲁棒H∞容错控制作为现代控制的重要手段得到广泛的应用。
关于参数不确定系统的鲁棒H∞容错控制研究,是一个具有理论和实际价值的课题。
1986年9月美国国家科学基金会和美国电子与控制系统学会、电器工程师学会共同在美国加州Santa Clara大学提出了容错控制的概念。
指出容错控制系统是更具一般的控制系统,它不但要使所研究的系统具有鲁棒容错控制性能,还要使得系统能够适应环境显著的变化。
鲁棒容错控制研究的思想是：每一个控制系统都不可避免得会发生未知的故障,当系统出现未知的故障时,如何来维持系统的稳定性及正常运行。
本文研究了存在执行器或者传感器故障的鲁棒H∞容错控制问题,主要内容可以概括为以下几个方面：1)针对一类具有参数不确定时滞非线性系统,基于T-S模糊模型,采用李亚普诺夫稳定性理论,得出所研究系统保持渐进稳定的充分条...【英文摘要】Robust fault-tolerant control problem with parametric uncertain has broad applications. It has attractedmuch attention of research. With the rapid development of science and technology, the traditional methods of control theory shows limitations, more and more, in the seriousnon-linear factors and parameter uncertainties complex systems. It is an important means of robust H∞fault-tolerant control for improving the reliability of the control system. The resrarch for robust fault-tolerant control with uncer...【关键词】参数不确定鲁棒H_∞容错控制状态反馈控制器线性矩阵不等式【英文关键词】parameter uncertainties robust H_∞fault-tolerant control state feedback controller linear matrix inequalities【索购全文】联系Q1：138113721 Q2：139938848【目录】参数不确定时滞系统的鲁棒H_∞容错控制研究摘要4-5Abstract5-6第1章绪论9-19 1.1 研究的目的与意义9-10 1.2 容错控制的研究现状10-14 1.2.1 容错控制理论的发展概述10-11 1.2.2 容错控制的主要方法11-14 1.3 鲁棒容错控制的研究现状14-15 1.3.1 鲁棒完整性控制14 1.3.2 鲁棒H_∞容错控制14-15 1.3.3 非线性系统的鲁棒容错控制15 1.4 时滞系统的容错控制研究现状15 1.5 线性矩阵不等式(LMIs)概述15-16 1.6 本文主要引理及假设16-17 1.7 本文主要研究内容17-19第2章基于T-S 模型参数不确定时滞非线性系统的鲁棒H_∞容错控制19-28 2.1 问题的描述19-21 2.2 主要结论21-27 2.3 数值仿真27 2.4 本章小结27-28第3章带有时变时滞的参数不确定非线性奇异系统的鲁棒H_∞容错控制分析28-37 3.1 问题的描述28-30 3.2 主要结论30-34 3.3 数值仿真34-36 3.4 本章小结36-37第4章基于T-S模型的参数不确定网络化控制系统的鲁棒H_∞容错控制研究37-47 4.1 系统的描述和假设37-39 4.2 问题的提出39-40 4.3 主要结论40-45 4.3.1 执行器故障时NCS的鲁棒容错控制40-44 4.3.2 传感器故障时NCS的鲁棒容错控制44-45 4.4 数值仿真45-46 4.5 本章小结46-47第5章具有分布时滞的参数不确定非线性随机系统鲁棒被动容错控制47-54 5.1 系统的描述47-49 5.2 主要结论49-53 5.3 数值仿真53 5.4 本章小结53-54结论54-55参考文献55-61攻读硕士学位期间所发表的论文61-62致谢62出师表两汉：诸葛亮先帝创业未半而中道崩殂，今天下三分，益州疲弊，此诚危急存亡之秋也。
一类线性多智能体系统输出反馈H∞包围控制
李宗 刚， 等： 一 类 线 性 多 智 能 体 系 统 输 出反 馈 Ｈ 包 围控 制
・ ８ ７ ・
较 新提 出的重 要 问题之 一 。Ｘ ｉ ａ ｏ Ｆ和 Ｗａ ｎ ｇ Ｉ 等口 ］ 研 究 了弱 连通拓 扑下 的单 积分器 网络化 系统包 围控 制 问 题， 给 出 了 内部 智 能体 收敛 到边 界智 能体 所形 成 的 凸包 的条件 。Ｊ ｉ Ｍ 等 ］ 研究 了具有 固定 无 向拓扑 的 多智 能 体 系统包 围控制 问题 ， 通 过运 用偏 差分 方程 和 基 于 ｓ ｔ ｏ ｐ — ａ ｎ ｄ — ｇ ｏ规 则 的混 杂 控制 策 略 ， 得 到 了 向 目标运 动
中任两 点之 间存 在 一条 有 向路径 ， 则 称该 图是 强 连通 的 。 有 向 图 Ｇ 的一 条弱 路径 是 指一 个 有 限 的顶点 序列 ，
ｉ ， ｉ 。 ， …， ｉ 满足 （ ， ｉ ）Ｅ Ｅ或 （ ， ）Ｅ Ｅ， ｓ 一１ ， …， ｋ一 １ ， 若有 向图中任 两点 之 间存 在一 条弱 路径 ， 则
１ ， …， ， 到 Ｇ ， 的路径 。
根据 假设 １ ， 多 智 能体 系统 的 Ｌ ａ ｐ ｌ ａ ｃ ｉ ａ ｎ矩 阵可 表示 为
Ｌ１ １ ０ ０ ０ ０ ０
Ｌ１ １ ｒ Ｌｌ １
Ｌ —
０
‘．
●
０
：
●
０
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●
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０
ｚ Ｋ和 Ｒ ｅ ｎ Ｗ 等 研究 了一般 线性 多智 能体 系统 的包 围控 制 问题 。 以上 文献 均未 考 虑外部 扰 动对 系统 性能 的影 响 ， 本文 研 究存 在 外部 扰 动时 一 类一 般 线 性 多智 能 体 系统
基于零和博弈方法的多智能体系统h∞一致性
文章编号：1004-3918（2020）04-0546-09
河南科学 HENAN SCIENCE
Vol.38 No.4 Apr. 2020
基于零和博弈方法的多智能体系统 H∞ 一致性
弓镇宇， 李庆奎
（北京信息科技大学 自动化学院，北京 100192）
摘 要：针对存在外部扰动情形下离散多智能体系统的 H∞ 一致性问题，利用二人零和博弈方法，一致性协议和外
收稿日期：2019-11-06 基金项目：国家自然科学基金项目资助（61573230）；北京信息科技大学促进高校内涵发展科研水平提高重点研究培育项目
资助（5211910949） 作者简介：弓镇宇（1996-），男，硕士研究生，研究方向为多智能体系统、博弈论 通信作者：李庆奎（1971-），男，教授，博士，研究方向为多智能体系统、博弈论
引用格式：弓镇宇，李庆奎. 基于零和博弈方法பைடு நூலகம்多智能体系统 H∞ 一致性［J］. 河南科学，2020，38（4）：546-554.
经网络学科的发展，与 Actor-Critic 神经网络结合的在线策略迭代算法［10-12］和值迭代算法［13］也受到了众多关 注 . 在多智能体框架下，文献［14］研究了二人零和图博弈问题，并给出了与 Actor-Critic 神经网络结合的双 环策略迭代算法进行求解；文献［15］研究了多智能体系统存在输入饱和以及输出限制时的二人零和博弈问 题，并且结合了自适应动态规划方法 .
由于多智能体系统应用的广泛性，其相关研究在数学、生物、经济、控制科学等众多学科领域获得了长 足的发展 . 其中多智能体系统的一致性问题一直是研究热点，它在飞行器编队控制［1-2］、机器人协作［3-4］和网 络系统同步［5-6］等实际问题中起着重要作用 . 解决一致性问题的关键在于设计合理的控制策略或控制协议， 使得各个智能体与邻居能够进行特定的信息交换，并最终实现状态的统一 .
不确定多智能体系统鲁棒自适应迭代学习一致性
不确定多智能体系统鲁棒自适应迭代学习一致性多智能体系统中的每个智能体经过信息交流和互相协作后能够解决单个智能体无法完成的复杂任务。
目前为止,多智能体系统的协作控制问题已经在工业和编队控制等诸多领域中得到了广泛应用,其中多智能体系统一致性问题在其协作控制中占据重要角色。
自适应迭代学习控制策略不仅能够保证多智能体系统的一致性误差在有限时间上的收敛性能,同时也能有效消除系统中存在的不确定性,目前将自适应迭代学习控制的方法应用到多智能体系统中的成果还较少。
本文主要研究了通讯拓扑结构不确定的一阶和高阶多智能体系统及存在未知时变迭代可变参数的高阶多智能体系统的精确一致性和编队控制问题。
在只有一部分从节点可以得到头节点的信息以及存在初态误差的情况下,提出相应的分布式鲁棒自适应迭代学习控制协议。
最终在初始状态学习条件下通过Lyapunov理论分析得到多智能体系统在有限时间内实现精确一致性的充分条件。
本文的工作主要有:对于通讯拓扑结构不确定的一阶参数化非线性多智能体系统,首先用T-S模糊模型去逼近多智能体系统不确定的拓扑结构,接着在初始状态学习条件下基于模糊广义一致性误差设计出新的不使用任何全局信息的鲁棒自适应迭代学习控制律。
所提出的分布式控制律能够保证多智能体系统的所有从节点在有限时间内精确跟踪上头节点,同时所提出的控制律对多智能体系统的编队控制也同样适用。
基于T-S模糊模型对不确定非线性映射及结构的有效逼近特性,继续将结果推广到拓扑结构不确定的高阶参数化多智能体系统中,接着在初始状态学习条件下基于滤波误差设计出相应的鲁棒自适应迭代学习控制律,并经过Lyapunov理论分析得到高阶多智能体系统一致性误差精确收敛的充分条件,且所提出的控制律也有效解决了多智能体系统的编队问题。
针对存在未知时变迭代可变参数的高阶多智能体系统,先用高阶内模对时变迭代可变参数进行建模,接着在对接条件下提出一种新的基于高阶内模的鲁棒自适应迭代学习控制律处理多智能体系统的一致性跟踪问题。
多智能体系统一致性问题概述ppt课件
22
vi
vk1 vk2
图论基础
vi vk1
vk2
vkl
vj
强连通图
任意2个不同的结点间都存在 1条有向路径
23
vkl
vj
连通图
任意2个不同的结点间都存在 1条路径
图论基础
1
2
3
4
5
6
有向生成树
24
信息拓扑结构
3 2
4 5
6
1 有向拓扑
8
Boid模型：
一致性问题的描述
9
一致性问题的描述
Vicsek模型：
1
xi (k 1) 1 ni (k) (xi (k ) jNi (k ) x j (k)) xi (k)
智能体i的邻居
r
10
智能体i
一致性问题的描述
Vicsek模型：
1
xi (k 1) 1 ni (k) (xi (k ) jNi (k ) x j (k)) xi (k)
3 2
4 5
6
1 无向拓扑
3 2
1
0
5
3
2 6
5 6
3 2
1
1
1
2 n
切换拓扑 25
5 6
一致性问题的设计
• 信息拓扑结构（可设计）
• 控制协议
线性、非线性 同步、异步
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控制协议设计
通用一致性协议： ui Kxi Wij (xj xi ) jNi ui K1xi K2 wij (xj xi ) jNi 设计 K1 ，得到期望的动态 设计 K2 ，可以达到状态一致和一定的收敛速度。
基于事件触发机制的多智能体系统H_∞容错一致性控制研究
基于事件触发机制的多智能体系统H_∞容错一致性控制研究基于事件触发机制的多智能体系统H_∞容错一致性控制研究摘要：多智能体系统在现代复杂工程控制中扮演着重要角色。
然而，由于环境噪声、通信延迟和传感器误差等因素的干扰，系统容易出现不一致性。
为了解决这个问题，本文提出了一种基于事件触发机制的多智能体系统H_∞容错一致性控制方案。
通过事件触发机制，智能体仅在遇到特定事件时才进行通信和调整，从而减少通信开销和调整频率。
通过引入H_∞控制理论，系统能够最小化其对干扰的敏感性，并在保证一致性的同时实现容错控制。
实验结果表明，该方法能够显著提高多智能体系统的容错性和一致性。
1. 引言多智能体系统在自主机器人、无人驾驶、智能交通等领域中被广泛应用。
然而，由于系统之间的相互影响和不确定性因素的存在，多智能体系统往往面临一致性问题，即智能体之间无法达成一致的动态行为。
同时，在实际应用中，系统还会受到各种干扰，如环境噪声、通信延迟和传感器误差等，导致系统性能下降或失效。
因此，确保多智能体系统的一致性和容错性成为一个重要的研究课题。
2. 相关工作过去的研究中，已经提出了一些解决多智能体系统一致性和容错性的方法。
其中，基于中心化控制的方法需要一个中央调度器来协调智能体的行为，但这种方法的缺点是中央调度系统容易成为系统的单点故障，对系统的可扩展性有一定限制。
另外，一些基于分布式控制的方法利用邻近智能体之间的信息交换来保持一致性，但这种方法容易受到通信延迟和噪声的影响，对系统的鲁棒性有一定挑战。
3. 方法提出本文提出了一种基于事件触发机制的多智能体系统H_∞容错一致性控制方案。
该方案通过智能体感知环境中的特定事件，如目标位置的变化或邻近智能体的行为变化等，来触发通信和调整。
与传统的周期性通信方式相比，事件触发机制能够减少通信开销，并且只在必要时才进行调整，降低了系统的计算负载。
同时，引入H_∞控制理论，系统能够最小化其对干扰的敏感性。
具有访问约束的网络化系统H_∞鲁棒控制策略研究
具有访问约束的网络化系统H_∞鲁棒控制策略研究具有访问约束的网络化系统H_∞鲁棒控制策略研究摘要：随着现代社会的快速发展，网络化系统在各个领域的应用日益广泛。
然而，随之而来的是网络攻击与干扰的增加，这给网络化系统的安全性和稳定性带来了一定的挑战。
本文针对具有访问约束的网络化系统，研究了H_∞鲁棒控制策略，以提高系统的鲁棒性和控制性能。
一、引言网络化系统由控制器、传感器和执行器等组成，其基本形式是一个带有数据传输的分布式控制系统。
然而，网络化系统中的数据传输往往会受到各种因素的影响，如网络延时、丢包、篡改等，这些因素可能导致系统的不稳定性和性能下降。
另外，恶意攻击者可以通过网络进行攻击和干扰，给系统的安全性和稳定性带来威胁。
因此，研究如何在网络化系统中设计鲁棒的控制策略，以提高系统的鲁棒性和控制性能具有重要意义。
二、具有访问约束的网络化系统建模具有访问约束的网络化系统可以表示为一个具有随机时延和包丢失的线性系统，其模型可以由以下离散时间状态方程描述：x(k+1) = Ax(k) + Bu(k) + Gw(k)y(k) = Cx(k) + Du(k) + v(k)其中，x(k)是状态向量，u(k)是控制输入，y(k)是输出，w(k)是系统噪声，v(k)是传感器噪声，A、B、C、D和G分别是系统参数矩阵。
三、H_∞鲁棒控制策略设计为了提高具有访问约束的网络化系统的鲁棒性和控制性能，可以采用H_∞控制策略。
H_∞控制通过最小化系统的H_∞范数来设计控制器，以保证系统对不确定性和扰动的鲁棒性。
具体的控制器设计过程如下：1. 根据系统模型，构造带有权值函数的H_∞性能指标；2. 根据控制器参数矩阵的结构，将H_∞控制问题转化为线性矩阵不等式（LMI）问题；3. 利用现有的凸优化方法，求解LMI问题，得到控制器的参数；4. 利用参数化技巧，得到参数化控制器；5. 仿真验证控制策略的性能。
四、仿真实验与分析在本研究中，通过仿真实验验证了H_∞鲁棒控制策略在具有访问约束的网络化系统中的有效性。
不同数据触发机制下的多智能体系统一致性及H∞滤波的开题报告
不同数据触发机制下的多智能体系统一致性及H∞滤波的开题报告题目：不同数据触发机制下的多智能体系统一致性及H∞滤波研究方向：控制工程研究内容：随着智能化技术的迅速发展，多智能体系统已经成为一个热门研究方向。
在多智能体系统中，多个智能体通过通信和协作实现一定的任务。
在实际应用中，由于计算和通信资源的限制，多智能体系统中存在各种数据传输延迟问题。
传统的实时通信机制可能无法满足实际应用对系统性能的要求。
因此，提出了不同的数据触发机制来控制数据传输的频率和数据量，以减少时间和计算资源的浪费。
同时，如何保持多智能体系统的一致性成为了一个关键问题。
除此之外，随着数据触发机制引入的不确定性，多智能体系统中的状态估计问题也变得更加复杂。
因此，基于H∞滤波的多智能体系统状态估计也成为该研究领域的一项重要研究内容。
本课题主要研究在不同的数据触发机制下，如何实现多智能体系统一致性，并提出基于H∞滤波的状态估计方法。
具体来说，本课题包括以下几个方面的研究内容：1. 分析不同数据触发机制对多智能体系统一致性的影响，并提出相应的控制策略。
2. 基于H∞滤波，设计多智能体系统的状态估计算法，并在不同的数据触发机制下进行仿真和实验研究。
3. 在多智能体系统中，考虑噪声和通信干扰等因素对H∞滤波算法的影响，提出相应的改进方法。
4. 针对实际情况中的不确定性问题，研究带有参数不确定性的多智能体系统状态估计问题，并提出相应的解决方案。
预期贡献：本课题的研究成果可以为多智能体系统的实际应用提供一定的指导。
具体表现在以下几个方面：1. 提出了适用于不同数据触发机制的一致性控制策略，可以减少通信和计算资源的浪费。
2. 开发了基于H∞滤波的多智能体系统状态估计算法，可以提高多智能体系统的状态估计精度和鲁棒性。
3. 提出了考虑噪声和通信干扰等因素的H∞滤波改进方法，可以提高估计算法的性能。
4. 研究了带有参数不确定性的多智能体系统状态估计问题，可以为多智能体系统的实际应用提供更加可靠的状态估计方法。
模型不确定多智能体系统的鲁棒H_(∞)容错一致性控制
模型不确定多智能体系统的鲁棒H_(∞)容错一致性控制
王君;杨荣连
【期刊名称】《测控技术》
【年(卷),期】2022(41)3
【摘要】针对具有模型不确定性的多智能体系统,考虑到任意智能体可能发生的执行器故障以及受到外界能量有限干扰,研究了鲁棒H_(∞)容错一致性控制的设计问题。
首先,引入鲁棒二次稳定法处理多智能体系统建模中存在的模型不确定性;其次,利用LMI技术及Lyapunov稳定性理论等,对于任意智能体可能发生的执行器故障,设计了鲁棒H_(∞)被动容错控制器,使得模型不确定多智能体系统存在外界能量有限干扰时,在所设计的分布式控制协议下位置与速度状态趋于一致,且具有一定的扰动抑制性能。
最后,通过MATLAB仿真验证了所提方法的有效性和可行性。
【总页数】6页(P84-89)
【作者】王君;杨荣连
【作者单位】兰州理工大学电气工程与信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.基于连续故障模型的不确定线性系统的鲁棒容错H∞控制
2.分数阶不确定多智能体系统的鲁棒一致性控制
3.基于T-S模型的双时变时滞不确定系统的鲁棒H∞容
错控制4.基于模糊模型的非线性不确定时滞系统的H∞鲁棒容错控制5.基于T-S 模型的非线性网络化控制系统H_∞鲁棒容错控制
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复 杂 系 统 与 复 杂 性 科 学
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多 智 能 体 网络 一 致 性 鲁棒 Ｈ。控 制 问 题 。
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摘 要 ： 究 了具有 不确 定性 的 、 研 定拓 扑 、 向 图多智 能体 网络 的一 致性 问题 ， 用鲁 无 采
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多智 能 体 网络 中的 自主智 能体 可 以表示 物理 的 或抽象 的实体 ， 每个 智 能体 能对 环境 变化 作 出反应 ， 能 并 互通 信息 ， 互配 合共 同完 成任 务 。多智 能体 系统 具 有 自主性 、 布性 、 调性 等特 点 ， 比单 个智 能体 更 具 相 分 协 它
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最后 ， 通过数 值仿 真 验证 了所得 结论 的有效 性 。 关键 词 ： 多智能体 网络 ； 一致性 ； 棒 Ｈ 控制 鲁
中图分 类号 ： ２ ３ ＴＰ ７ 文 献标 识码 ： Ａ
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