分布式控制与估计中的扰动法研究

The perturbation method is a extremely important branch in the control theory. However, its role in distributed control systems has not been sufficiently addressed. For the first time, this project proposes to systematically study the working mechanism and design method of perturbation signals, in particular persistently exciting signals, for distributive control and estimation; and to study the application of perturbation methods to formation, relative localization, and noise reduction in multi-agent systems. The accomplishment of the project will provide a new approach to dealing with distributive control and/or estimation problems.

扰动法是控制理论的一个极其重要的分支，但它在分布式控制系统中的作用还没有得到充分的研究。本项目率先提出系统地研究扰动信号，特别是持续激励扰动信号，在分布式控制和估计中的作用机理及其设计方法，并同时研究扰动方法在多自主体系统编队、相对定位和降噪中的应用。本项目的完成，将为处理分布式控制与估计问题提供一种新的思路。

分布式估计和控制是网络化系统应用于国防、智能制造等领域的关键技术。本项目重点开展了两个方面的研究工作：1）分布式估计中的扰动方法及其应用；2）分布式控制中的扰动法及其应用。在理论上阐明了分布式估计和控制问题中持续激励信号的作用，构造了基于持续激励的分布式估计和控制算法，并应用于网络节点定位、多智能体编队、巡航和源定位、时钟同步等有重要实际意义的工程问题中。研究成果申请国家发明专利1项，发表期刊论文15篇，其中13篇被SCI收录，8篇发表在控制学科、信号处理学科国际顶刊上，包括Automatica长文1篇、短文2篇，IEEE Transactions on Control System Technology长文1篇，IEEE Transactions on Signal Processing长文2篇，IEEE Transactions on Cybernetics长文1篇，IEEE Transactions on Automatic Control短文1篇。2016年的Automatica长文被审稿人认为“颠覆了对网络时间同步算法的传统认识”、“为未来时间同步算法的设计提供了基础性指南”。项目组成员、项目负责人指导的博士生在英国举行的International Conference on Automation and Computing (ICAC2016）大会上获得最佳学生论文奖。项目负责人在项目执行期间每年入选Elsevier中国高被引学者榜单。