申请/专利权人：北京理工大学

申请日：2021-07-20

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN113534664B

主分类号：G05B13/04

分类号：G05B13/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2021.11.09#实质审查的生效;2021.10.22#公开

摘要：本发明提出了一种基于闭环状态估计的多智能体系统事件触发控制方法，通过在当前时刻的智能体i、j的状态量和控制量，根据触发控制公式得到下一时刻的预测状态量；构建智能体j的滑膜面，在智能体i的控制器内，计算得到滑膜面中的滑动模态变量，在智能体i的控制器内构建针对智能体j的滑膜控制器，得到下一时刻的预测滑动模态变量，最终得到智能体j的状态量。本发明方法在反馈增益矩阵的作用下，开展分布式闭环求解，在保证各智能体的状态实施闭环估计以保障估计状态的准确性前提下，降低事件的触发次数，可以得到各智能体较为准确的未来状态信息，降低了事件触发函数中状态估计误差的增长速度，使得多智能体之间的触发通讯次数显著降低。

主权项：1.一种基于闭环状态估计的多智能体系统事件触发控制方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、在当前时刻根据智能体i的邻居智能体j的预测状态量当前时刻控制量上一时刻控制量和智能体i的预测状态量求解智能体i的当前时刻控制量并代入已知的智能体模型，通过智能体i的控制器得到下一时刻智能体i的预测状态量和下一时刻邻居智能体j的预测状态量将和代入所述智能体模型求解出下一时刻智能体i的预测控制量S2、根据智能体i的当前时刻控制量和邻居智能体j的当前时刻控制量计算得到当前时刻的邻居智能体j的滑动模态变量并在智能体i的控制器内针对邻居智能体j构造滑模面S3、利用离散时间指数趋近公式，结合邻居智能体j当前时刻的滑模面计算邻居智能体j下一时刻滑模面由此在智能体i中构造出邻居智能体j的滑模控制器代入智能体模型计算邻居智能体j下一时刻的预测滑动模态变量S4、在采样周期内循环执行S1～S3，循环次数为hT次，得到智能体i的控制量序列在每个采样周期选取相应时刻的控制量并将其施加于智能体i的执行器中，获得相应时刻邻居智能体j的预测滑动模态变量，进而计算得到相应时刻邻居智能体j的预测控制量；将该预测控制量代入所述智能体模型，求解出对应邻居智能体j下一时刻的预测状态量；其中，h表示滑动模态变量从任意初始位置收敛至滑模面为0的时间，T为采样周期。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京理工大学 一种基于闭环状态估计的多智能体系统事件触发控制方法

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