[发明专利]超螺旋观测器下的多智能体系统滑模容错一致性控制算法

说明书

本发明公开了一种超螺旋观测器下的多智能体系统滑模容错一致性控制算法。考虑二阶非线性多智能体系统速度信息不可测且发生执行器加性故障，首先提出了一种超螺旋二阶滑模故障观测器，可以有效地对智能体速度状态信息和执行器故障信息进行估计，针对初始误差问题和峰值问题，通过改进观测器结构并引入增益系数，使得观测器估计更加快速准确。然后基于积分滑模控制，提出了一种容错控制方法，根据智能体之间的相对状态信息定义了一致性误差变量，基于一致性误差变量设计滑模面。最后结合观测器估计值以及智能体之间的通信结构信息，设计了一种滑模容错一致性控制律。该控制律可以使得多智能体系统在受到执行器加性故障和固有非线性动态影响下，仍能在有限时间内实现一致性目标，从而有效的避免了多智能体系统因执行器故障而导致一致性任务无法完成的问题。本发明可用于一类含有执行器加性故障和固有非线性动态的多智能体系统的一致性控制实现问题。

技术领域

本发明涉及一种超螺旋观测器下的多智能体系统滑模容错一致性控制算法，属于多智能体系统的容错控制技术领域。

背景技术

近年来，随着人工智能技术的快速发展，研究人员在智能算法领域取得了许多创新进展和成果。然而，由于长时间的频繁使用，智能设备会不可避免地出现故障。如果没有预先设定补偿故障的措施，一旦故障发生就可能影响到整个任务的执行进度，严重时甚至会导致财产损失或人员伤亡。因此，容错控制算法应运而生，并成为了当代控制领域研究的焦点和热点。一般来说，根据控制系统利用冗余处理故障的方式不同，容错控制可以划分为被动容错控制和主动容错控制。被动容错控制利用预先设置的系统冗余来达到系统对于故障的不敏感作用，它借鉴了鲁棒控制的设计思想，不改变控制器参数或结构，也不需要故障诊断模块的帮助，只对特定故障进行抑制；主动容错控制一般在故障发生后通过在线调节控制器参数或结构来达到容错目的，它往往需要借助故障诊断所得到的故障信息，然后进行控制律的调整或者重构。

自多智能体系统的概念诞生以来，多智能体系统的分布式协同控制方法便因其与传统集中控制相比更好的鲁棒性、实用性和灵活度而越发受到关注，诸如多机器人系统和多飞行器系统等在现实中已经得到了广泛应用。而多智能体系统的一致性作为其中最基本也是最重要的问题之一，也吸引了大量研究人员投入到对其的研究之中。所谓一致性，是指多智能体系统在适当的一致性控制策略作用下，各个智能体能够通过彼此之间的信息交互使得其最终状态都趋向于同一个期望，它在多智能体系统的编队控制、集群控制等问题上都有所体现，可见多智能体系统一致性控制的研究具有重要的价值。

然而，对于多智能体系统这样一个复杂而庞大的研究对象，故障的发生就显得更为频繁而危险。以由四旋翼无人飞行器组成的多智能体系统为例，受到老化、磨损或突发状况影响，四旋翼飞行器可能会发生执行器故障、传感器故障、通信故障等多种类型的故障，这些故障不仅会作用在故障飞行器本身，还会对系统内的其它飞行器造成影响，进而妨碍到整个系统的一致性控制。因此，在对多智能体系统一致性控制问题的研究中引入合适的容错控制器以补偿故障带来的影响就显得十分重要。

值得注意的是，目前多数工作在研究中都假定多智能体的位置和速度等信息是可测的，而在实际工程系统中，考虑到检测工具的成本以及智能体的负载问题，多智能体系统中未必会配置有完备的传感器设备，从而导致部分状态不可测的情况发生。针对这一现实问题，现有的研究成果中往往会采用结合观测器的方法来对不可测状态进行观测和预估。多智能体系统研究领域中利用状态观测器的合理构建来设计效果良好的控制方案已经取得了一定进展，结合观测器设计容错控制算法以解决多智能体系统在状态信息不可测和执行器故障情况下的一致性问题，不仅在理论和实际上都具有可行性且容易实现。

发明内容