基于自适应动态规划的多智能体系统事件驱动最优一致性控制研究

The optimal consensus control problem for multi-agent systems under event-driven mechanism is investigated in this project. An event-driven optimal consensus control theory framework and implementation methods for multi-agent systems based on adaptive dynamic programming are established, which provide some new ideas on realizing high-performance control objective of multi-agent systems and saving control and communication resources. The main works include:1. The novel design method for distributed event-triggered condition is proposed, which reduces the communication effectively; 2. The event-driven distributed optimal consensus control protocol based on adaptive dynamic programming is proposed, which enables the multi-agent systems to reach the optimal consensus; 3. The optimal consensus control problem for multi-agent systems with external disturbance is investigated. The event-driven distributed H∞ optimal consensus control protocol based on adaptive dynamic programming is proposed, which rejects the disturbance effectively; 4. Prove that the designed optimal consensus protocols can guarantee the consensus of multi-agent systems and the convergence of performance index function with no Zeno behavior exhibited. The research achievements in this project will not only lay the solid theory foundation for high-performance consensus control protocol design of multi-agent systems with limited bandwidth communication, but also provide the explicit theory guidance for the relating industrial applications.

本项目将研究事件驱动机制下的多智能体系统最优一致性控制问题,拟建立基于自适应动态规划的多智能体系统事件驱动最优一致性控制的理论框架和实现方案，为实现多智能体系统高性能的控制目标和节约控制及通讯资源提供新思路。主要研究内容包括：1.提出新的分布式事件触发条件的设计方法,有效地减少网络中的通讯量；2.提出基于自适应动态规划的事件驱动分布式最优一致性控制协议，使多智能体达到最优一致性；3.研究存在外部扰动的多智能体系统最优一致性控制问题，设计基于自适应动态规划的事件驱动分布式H∞最优一致性控制协议，有效地抑制扰动；4.证明所设计的最优一致性控制协议能够保证多智能体系统的一致性和性能指标函数的收敛性且不会产生Zeno现象。上述研究成果将为通讯带宽受限下的多智能体系统的高性能一致性控制协议的设计奠定坚实的理论基础，并为相关的工业应用提供理论指导。

随着机器人技术、航天技术、传感和通讯技术以及控制技术的发展,多智能体系统的协调控制已成为当今控制领域研究的热点之一。对于多智能体系统来说，每个智能体的传感能力、通讯能力、计算能力和能量都是有限的，各智能体之间的信息交换往往也需要通过通讯网络完成。因此，在设计多智能体系统一致性控制协议时亟需充分考虑系统控制性能优化和通讯资源利用问题。在此背景下，本项目针对事件驱动机制下的多智能体系统最优一致性控制问题开展研究工作。本项目的主要研究内容和取得的成果包括：1.针对一类带有扰动的未知高阶多智能体系统，提出了一个新型的基于分布式自适应评价的渐近最优协调控制方案；2.针对一类不确定互联非线性系统，提出了一个事件驱动自学习鲁棒跟踪控制策略；3.针对一类带有输入限制的非线性系统，提出了一个新型的基于事件触发单网络动态规划方法的最优跟踪控制方案；4.针对一类带有外部扰动的非线性系统的跟踪控制问题，提出了一个基于事件驱动强化学习方法的最优H∞跟踪控制策略。5. 针对一类连续非线性零和微分对策问题和一类离散非线性零和微分对策问题，分别提出了事件触发自适应动态规划算法在线求解其鞍点；6.针对部分状态耦合的同质多智能体系统的状态同步问题，提出了静态协议以及自适应动态协议。所取得的研究成果促进了多智能体系统一致性、自适应动态规划、事件驱动控制、最优控制等理论的交叉融合，可应用到一些实际的多智能体系统中，如机械臂、机器人、智能电网等。