基于非线性滤波器的多智能体系统固定时间分布式一致性控制.pdf

摘要

随着人工智能、计算技术和控制科学的进步，多智能体系统分布式一致性控制

得以快速发展，并在多机器人系统、智能电网、航空航天等实际领域广泛应用。然

而，针对多智能体系统，现有的渐进一致性控制算法存在适应性差、控制能力弱、收

敛时间长等弊端。特别是当执行危险环境救援等紧集任务时，不仅要保证系统的控

制性能，还需要更为精确的收敛时间和快速响应。而基于固定时间稳定性理论所设

计的控制算法不仅具有控制精度高、鲁棒性强、收敛速度快等优势，而且系统收敛

时间的上界不依赖于初始条件，仅与设计参数有关，更适应于实际场景。因此，研

究多智能体系统的固定时间分布式一致性控制问题具有重要的实际意义。基于上述

分析，本文针对非线性多智能体系统，研究了基于非线性滤波器的固定时间分布式

一致性控制问题。本文主要研究内容总结如下：

首先，针对具有严格反馈形式的非线性多智能体系统，研究了一类基于非线性

滤波器的固定时间一致性控制问题。利用幂次变换理论，提出了一种可避免奇异值

问题的固定时间控制方案。此外，随着非线性多智能体系统阶数的逐渐增加，不可

避免出现重复微分的情况，为此引入了一种新的非线性滤波器，不仅有效地解决了

反步法中存在的“复杂度爆炸”问题，而且保证了非线性滤波器在固定时间内收敛。

为了在保证系统性能的同时减少数据传输，提高资源的利用率，降低系统的通讯负

担，设计了一种具有内部动态变量的事件触发机制。进而，提出了一种按需传输的

固定时间一致性控制方案。最后，通过仿真对比实验，验证了所提方法的优越性和

有效性。

其次，针对具备有向通信拓扑的严格反馈非线性多智能体系统，研究了一类基

于非线性滤波器的固定时间包含控制问题。首先，为了估计每个智能体的状态，利

用智能体自身的输出信息，为每个智能体设计了状态观测器。其次，提出了一种非

线性滤波器，用于处理反步法中存在的“复杂度爆炸”问题。此外，为了克服固定

时间控制中常存在的奇异值问题，提出了一种固定时间包含控制方案，不仅有效地

提高了系统的收敛性，而且确保了所有跟随者都能在固定时间内收敛到领导者所形

成的凸包内。最后，通过数值仿真实验，验证了所提方法的可行性。

关键词：多智能体系统；分布式一致性控制；实际固定时间理论；非线性滤波器

I

Abstract

Withtheadvancementofartificialintelligence,computingtechnologyandcontrolsci-

ence,distributedconsensuscontrolofmultiagentsystemshasdevelopedrapidly.Mean-

while,itiswidelyusedinpracticalfieldssuchasmulti-robotsystems,smartgrids,and

aerospace.However,therearesomedisadvantagesinexistingprogressiveconsensuscon-

trolalgorithmssuchaspooradaptability,weakcontrolability,andlongconvergencetime

formultiagentsystems.Especially,itisnecessarynotonlytoensurethecontrolperfor-

manceofthesystem,butalsotohavemoreaccurateconvergencetimeandfasterresponse

whenperformingtight-settaskssuchasdangerousenvironmentrescue.Thecontrolalgo-

rithmbasedonthefixed-timestabilitytheoryhasthecharacteristicsofhighcontrolpreci-

sion,strongrobustnessandfastconvergencespeed.Furthermore,theuppe