复杂环境下非线性动态多智能体系统的弹性控制策略研究

Resilience Control of multi-agent system with nonlinear dynamics is affected by the limited perception range, energy constraint and the dynamic heterogeneity of each agent in a complex environment. By distinguishing system elasticity from controller elasticity, this project attempts to propose a general framework of a multi-agent system with resilience structure and explores the resilience control model design method of nonlinear dynamic multi-agent system under complex environment. Based on the principle of distributed controller design, a resilience controller design method with the ability to deal with external threats is proposed. The proposed method is extended to the constrained and heterogeneous system dynamics, and the stabilization of homogeneous and heterogeneous nonlinear dynamic multi-agents under input saturation constraints is studied. This subject can not only enrich the theory of elastic control but also provide reference method for controller design in a complex environment.

复杂环境下每个智能体受到感知范围有限、能量约束以及异质动态等因素影响，系统的弹性特征受到了极大的挑战。本课题拟通过区分系统弹性和控制器弹性，提出具有弹性结构的多智能体系统一般性框架，探索复杂环境下非线性动态多智能体系统的弹性控制模型设计方法。基于分布式控制器设计的原则，提出具有处理外部威胁能力的弹性控制器设计方法，将提出的方法拓展到有约束和异质系统动态情况，研究输入饱和约束下的同质和异质非线性动态多智能体的镇定问题。本课题的研究不仅能丰富弹性控制理论，同时为复杂环境下控制器设计提供可借鉴的方法。

复杂环境下每个智能体受到感知范围有限、能量约束以及异质动态等因素影响，系统的弹性特征受到了极大的挑战。本项目围绕复杂环境下非线性多智能体系统的弹力模型与系统镇定的相关问题展开研究。具体包括：1）针对无约束系统，提出了主动任务分配和自适应事件触发机制的弹性模型，并且引入了领导者竞争机制和网络攻击，充分利用有限的网络资源，缓解网络通信压力，提高弹性任务作业能力和协同集群的有效性；2）针对有约束非线性系统，提出了多饱和等级和概率输入饱和的约束控制框架，研究了多智能体系统半全局跟踪协同控制和随机分布模型预测控制，此外考虑了量化反馈控制问题，提出了一种鲁棒分组预测控制框架；3）将研究结果扩展到复杂环境下非线性异质多智能体系统的弹性控制与系统镇定问题，研究了一类具有未知输入信号的异构非线性多智能体的分布式协调控制策略，提出了一种分布式观测器和补偿框架，并且开发了非线性观测的异构系统协同控制算法，并将研究成果拓展到导弹系统协同攻击问题中。项目资助期间，共计发表学术论文11篇，包括在控制理论顶级期刊IEEE Transactions on Automatic Control及Automatica上发表论文共5篇，在其他IEEE汇刊上发表论文4篇，研究成果受到了国内外专家的广泛认可与关注，超额完成了研究任务。此外，多次线上参加了国内外相关学术会议和交流，加强了国内外合作。