摘要：针对二阶多智能体系统在固定无向拓扑下的平均一致性问题,为减少不必要的资源浪费,给出一种基于事件触发控制的一致性算法.首先,针对每个智能体设计基于状态误差形式的触发函数,只有当状态误差达到特定值时智能体才触发事件,在两个相邻事件触发时刻之间保持控制输入不变.然后,利用模型转换思想将系统的一致性问题转化为稳定性问题,并利用矩阵理论和李亚普诺夫理论给出系统达到平均一致的充分条件.最后,通过仿真实验验证该理论方案的有效性.

摘要：本文采用周期采样和事件控制的方法对具有时变通信时滞的一阶多智能体系统的事件触发平均一致性问题进行了时滞鲁棒性分析。通过设计一致性协议及事件触发条件,使得所有智能体能够在较低的通信频率下实现一致性。利用李雅普诺夫稳定性理论证明了多智能体系统的平均一致性能够实现,所得结果改进了已有的研究成果。最后,通过数值模拟说明所获得的理论结果的有效性。

摘要：针对一阶多智能体系统的平均一致性问题,本文基于自适应事件的控制方法,研究了具有无向连通拓扑结构的一阶多智能体系统的平均一致性。为了确保平均一致性成立,并使系统的控制性能得到提高,分析了多智能体系统通信拓扑图的特性,设计了一种基于事件的自适应控制协议。该协议利用基于状态误差的自适应事件触发条件,使智能体之间的信息传递仅在触发条件成立的时刻进行。同时,基于Lyapunov稳定性理论,得到系统实现平均一致的充分条件,对固定拓扑和切换拓扑情形进行研究,通过Matlab软件进行仿真分析。仿真结果表明,在自适应事件触发控制下,系统的事件触发频率更快,使系统的控制性能得到提高,验证了理论结果的有效性。该研究为多机器人系统的协作问题提供了理论基础。

摘要：提出了一种电力系统多区域分布式状态估计方法,各区域估计器利用其数据采集与监视控制系统提供的量测数据进行本地状态估计,并通过平均一致性算法获取全局信息进行系统级状态估计。建立了基于拉格朗日乘子法的状态估计模型并设计了基于一致性的全局信息交换协议,给出了多区域分布式状态估计算法的实现流程。通过IEEE 14节点和118节点系统中的仿真算例验证了所提方法的正确性和有效性,并就估计精度和计算效率与现有状态估计方法进行了比较。仿真结果表明分布式状态估计方法可有效提高集中式状态估计系统的计算效率及可靠性,适用于结构更加复杂、量测数据体量更大电网的状态估计。

摘要：机器人位置信息是多机器人系统执行任务的前提,单个机器人因传感器载荷和作用范围的限制,难以完成复杂环境中的定位任务,多个机器人通过协作可实现大范围下的位置确定。将配置多个传感器的同构机器人群替换为配置单个或少量传感器的异构机器人可降低硬件成本,并且通过设计协同算法,不会降低定位精度。提出了一种将容积Kalman滤波器与最大一致思想融合后的新型滤波算法,并将该算法应用于麦克纳姆轮机器人系统。通过仿真和实物验证了最大一致容积Kalman滤波器的协同定位效果。

摘要：针对如何提高多智能体系统达到一致性的收敛速度的问题,提出了一种采用超节点协同的多智能体系统一致性算法.新算法对多智能体系统建立图信号模型,在图中选出超节点进行协同,有效提高一致性收敛速度.首先利用单跳采样算法对图进行超节点的选取和局部集的划分,并对局部集内的节点进行一次协同.然后超节点之间进行边的连接得到粗化图,用粗化图的拉普拉斯矩阵特征值设计图滤波器的系数.最后超节点的信号经过图滤波器迭代达到平均值后,传输给其一阶邻居节点,使所有节点达到平均一致.仿真结果表明所提算法能够最终实现平均一致性,与现有方法相比,可以显著提高收敛速度,并减少计算量.

摘要：有限通信数据率是网络通信中的重要约束条件.文章在有限通信数据率下研究了二阶连续多自主体系统的一致性问题,系统的状态信息部分可量测,利用可量测信息的量化信号,通过对其采样系统的分析,构建了二阶连续多自主体系统的一致性协议.同时,也给出了无向图下系统在有限通信数据率下的一致性协议的设计方法.最后,通过数值仿真验证理论结果.

摘要：针对一类具有多变时延的一阶与二阶异构多智能体系统,研究了一致性问题。首先在异质系统中设计了一致性控制算法,通过将一阶、二阶系统重排和模型变换,使原系统分解成多个简单子系统;其次,利用李雅普洛夫稳定理论,分别在固定有向拓扑结构和切换有向拓扑结构下,以线性矩阵不等式的形式给出了系统达到平均一致的充分条件;再次,通过求解一组可行的线性矩阵不等式,得到了多时延的一个容许上界;然后讨论了时延导数和控制增益对时延容许上界的影响,得出了时延上界与时延导数和控制增益分别成正相关及反相关,时延导数未知时的时延上界相对较小的结论;最后的仿真结果表明了理论结果的有效性。