非线性多智能体系统的模糊自适应预见一致控制方法研究

This project will propose some new theories and approaches to solve the consensus control problem of nonlinear multi-agent systems. This project will investigate adaptive consensus control algorithms for nonlinear multi-agent systems with preview information. To solve uncertain nonlinear dynamics in multi-agent systems, the fuzzy logic systems will be introduced. To estimate unmeasured states, the fuzzy adaptive observer will be proposed. Utilizing the known future information, the adaptive fuzzy consensus controller, observer-based consensus controller and finite-time consensus controller are proposed. The proposed consensus control algorithms will be used to leader-following consensus control of unmanned aerial vehicles to verify validity of the algorithms. This program can further develop and improve the theory on cooperative control of multi-agent systems.

本项目围绕非线性多智能体系统一致控制中的若干关键理论问题开展研究，力求给出多智能体系统保持一致性的新理论和新方法。本项目针对含有已知未来信息的非线性多智能体系统，引入预见信息积分算子补偿未来信息产生的影响，搭建模糊逻辑系统逼近不确定的非线性动态，设计预见一致控制算法，实现系统的一致性、稳定性和鲁棒性。技术层面上，针对非线性动态不确定的多智能体系统，设计模糊自适应预见一致控制算法；针对状态未知的非线性多智能体系统，设计基于观测器的自适应预见一致控制算法；针对不确定非线性多智能体系统，设计有限时间自适应预见一致控制算法；这三类算法分别解决多智能体系统一致控制研究中存在的系统非线性动态不确定、状态未知、收敛速度慢等问题。最后，将提出的预见一致控制算法用于多无人机领航-跟随一致控制，验证算法的有效性和工程实用性。本项目对自适应预见一致控制问题的研究将会进一步完善协同控制理论体系。

本项目根据提出的问题展开了深入研究，对含有已知未来信息的非线性多智能体系统提出了一系列自适应一致控制设计方法。针对具有未知控制方向的不确定非线性的离散时间多智能体系统，利用领航者的预见信息提出了模糊自适应一致控制算法，提出了有限时间一致控制算法；针对受外部干扰的多智能体系统，提出了基于预见信息的领航一致控制算法；针对状态不可测的非线性多智能体系统，提出了基于状态观测器的一致控制算法设计方案。这些理论和方法的提出将为多智能体系统的一致控制理论的发展和完善做出贡献，并为非线性多智能体系统的预见控制在实际中的应用提供理论保证。本项目的成果以学术论文和发明专利为主，在本项目的支持下发表论文14篇，授权发明专利2项，其中SCI论文11篇包括《IEEE Transaction on Cybernetics》，《Nonlinear Dynamics》，《Information Sciences》 等Q1区9篇论文；在国内主要学术期刊《Control Theory and Technology》，《计算机应用研究》等发表论文 3 篇以上，培养了以多智能体一致控制为主要研究方向的硕士研究生 6 人，职称晋升1人。