不确定网络化系统鲁棒一致性的分析与综合

网络化系统一致性问题一般是指系统内个体如何通过局部相互作用就某一协商变量的终值达成统一的问题。目前研究多集中于个体之间局部作用规则的设计，以及存在时滞、噪声等情况时如何保证一致性等方面，而对于相邻个体之间连接权重存在不确定性时的研究极少。鉴于个体与其邻居之间的连接权重在某一范围内取值更加符合实际情况，因而具有重要的理论研究和实际意义。.主要内容包括：1、研究确定个体间连接权重及描述其不确定性的方法，建立具有建模不确定性的网络化系统模型；2、首先研究具有固定/切换拓扑结构的不确定网络化系统鲁棒一致性问题，给出基于局部反馈鲁棒控制器的存在条件和形式；然后将所得结果推广到同时存在不确定性、时滞及噪声的情形；3、编制计算机仿真程序进行理论验证，初步建立不确定网络化系统鲁棒一致性理论框架；4、建立基于一致性算法的分层控制模型，在多机器鱼平台上对所得结果进行物理实验验证，实现一致性理论的初步工程应用。

本项目主要完成了如下工作：(1). 研究了一类存在外部扰动的线性多智能体系统的包围控制问题。在通讯拓扑弱连通且领航者组成的导出子图为平衡图的假设条件下，设计了一个含待定参数矩阵的分布式协议，通过定义合适的控制输入，将包围控制问题转化为鲁棒H_∞控制问题。然后以线性矩阵不等式(LMI)方法为工具，给出了原系统可解包围控制问题的充分条件；(2). 研究了一类个体为一般线性统、信息拓扑图弱连通的多智能体系统的包围控制问题。所有智能体根据其在信息拓扑图中所处强连通子图入度为零与否，自然划分为领航者和跟随着两类。在此条件下，设计了一个基于观测器的分布式协议，给出了系统可解包围控制问题的充分必要条件，进而利用线性矩阵不等式方法(LMI)，给出了基于观测器的分布式协议的设计方法。(3). 考虑了一类具有静态领航者、信息交换拓扑固定的一阶多智能体系统的预测包围控制问题基于预测控制MPC算法，提出了一个含有预测项的分布式控制律；基于此，得到了所有跟随者收敛到领航者所张成凸包内的充分必要条件，并给出了系统采样周期的界。与未含预测项的同类控制律相比较，所得结果具有更宽的采样周期，以及更快的收敛速度；(4). 为了解决多仿生机器鱼系统的合作控制问题，针对水中环境具有水面波动、水面反射、环境照度变化等多种不确定性因素，基于二维云模型，提出了一种彩色图像环域分割方法，解决了实验环境下图像过分割及欠分割现象，为多仿生机器鱼系统的合作控制提供了基础；进而，对基于云模型的数据融合方法做了进一步研究； (5). 完成了一种尾鳍推进、两种二自由度胸鳍推进的机器鱼设计，进而研究了胸鳍和尾鳍复合推进机理，并取得了初步成果，这一工作为研究不同种类的多个仿生机器鱼组成的群体的合作控制问题提供了基础；(6). 针对多机器鱼的合作控制，研究了具有固定拓扑的多仿生机器鱼编队形成与保持问题，提出了一种分层控制方案。其中利用一致性理论建立了编队参考点的分布式估计算法；进而各机器鱼据此参考点信息对其在编队中的期望位置进行计算，然后利用基于个体的非线性控制器，实现对期望位置的跟踪。所提方法实现了个体动力学与一致性算法的分离，对一致性算法的工程应用具有借鉴意义。