摘要
在实际物理应用中，系统几乎都是数字控制器进行控制运算，并且控制器只能在一些有限的离散时刻进行更新。就目前而言，最常用方式是周期采样方式。然而，对系统的更新控制次数来说，周期采样方式的采样时间是保守的，因为其采样时间是在系统稳定的前提下获得的。随着科学技术的发展日新月异，智能体本身也可以实现植入处理器。智能体通过自身处理器进行相互状态信息的交换和自身处理器的更新。考虑到由于智能体自身乃至整个系统的能量是存在限制的，这就需要系统尽最大可能节约能量和降低消耗。因此，在这种需求下，基于事件驱动的控制策略应运而生，其运行机制是只是当某些特定条件触发时，系统的控制器才会更新，这样以此来节约系统的能量。由此可以看出，事件驱动的控制策略相对于周期采样机制具有独特的优势，在首先保证系统的性能前提下，还可以通过减少控制器的更新次数从而降低系统的消耗。因此，在该前提下，本文依托多智能体系统为研究载体，着重分析了在该系统下的基于事件驱动控制的一致性问题。本文研究的内容如下: 本文首先考虑了一阶和二阶邻居信息的丢包多智能体系统的基于事件驱动控制的一致性问题。对于离散框架下的多智能体系统，假设多智能体通信拓扑图是无向的，数据包的丢失服从伯努利分布。考虑到丢包问题，本章利用一阶和二阶邻居信息针对多智能系统给出了控制协议。基于李雅普诺夫函数方法，建立了闭环系统的均方稳定性条件。算例的仿真验证了所提控制策略的有效性。而且仿真进一步表明由于利用了二阶邻居信息，数据包丢失的多智能体系统具有更快的收敛速度。 其次，在一阶离散系统的研究基础上，本文也考虑了智能体的动力学模型是一阶和二阶积分器型混合异构的情况。同时，时间变化延迟因素也被考虑其中。首先，我们提出系统的分布式控制协议。之后，通过李雅普诺夫函数理论分析方法，在基于事件驱动条件的分布式控制协议下，异构多智能体系统一致稳定性问题被解决。
NETL