技术特征：
1.一种针对传输时滞的多智能体协同控制方法，其特征在于，所述方法包括：将多智能体系统中所有智能体分为一个领导者和多个跟随者，并利用有向拓扑网络生成所述领导者和所述跟随者的信息交互关系；建立每个所述智能体的二阶动力学系统模型，并基于所述二阶动力学系统模型建立所述跟随者和所述领导者间的跟踪误差方程；基于所述跟踪误差方程和所述信息交互关系，构建每个所述跟随者含传输时滞的控制输入方程u
i
，所述控制输入方程u
i
包含待求解的控制增益系数；将所述控制输入方程u
i
代入所述跟踪误差方程，通过增广处理生成所述多智能体系统的系统跟踪误差方程；通过李雅普诺夫稳定性理论和有限时间稳定理论对所述系统跟踪误差方程进行分析，生成所述多智能体系统的稳定性控制条件；利用所述多智能体系统的稳定性控制条件对每个所述跟随者的控制输入方程u
i
进行求解，得到所述跟随者对应的控制增益系数；将所述控制增益系数加载至每个所述跟随者的控制器中，以使所述控制器根据所述控制增益系数控制所述跟随者。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用有向拓扑网络生成所述领导者和所述跟随者的信息交互关系，包括：利用图论知识将所有所述智能体设置为有向拓扑网络中的节点；生成所述有向拓扑网络的邻接矩阵a＝[α
ij
]，其中，i与j为相邻的智能体，i,j＝1,2,...,n+1，元素α
ij
＝1表示第i个智能体与第j个智能体之间存在信息交互，元素α
ij
＝0表示第i个智能体与第j个智能体之间不存在信息交互。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述建立每个所述智能体的二阶动力学系统模型，并基于所述二阶动力学系统模型建立所述跟随者和所述领导者间的跟踪误差方程，包括：基于所述领导者的内部状态x0(t)、状态变化量以及控制输入r0(t)，建立所述领导者的二阶动力学系统模型：基于每个所述跟随者的内部状态x
i
(t)、状态变化量系统干扰w
i
(t)以及所述控制输入方程u
i
(t)，建立每个跟随者的二阶动力学系统模型：基于所述领导者的内部状态和第i个跟随者的内部状态，设定所述第i个跟随者和所述领导者的跟踪误差方程ξ
i
(t)＝x0(t)-x
i
(t)-f
i
(t)，其中，f
i
(t)为所述第i个跟随者的系统向量，向量，为系统编队控制信号，4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述跟踪误差方程和所述信息交互关系，构建每个所述跟随者含传输时滞的控制输入方程u
i
，包括：设定所述跟踪误差方程趋近于零，分析所述跟踪误差方程生成第i个跟随者的控制辅
助项利用所述控制辅助项和所述领导者的控制输入r0(t)，以及所述系统编队控制信号构建所述第i个跟随者的控制输入方程构建所述第i个跟随者的控制输入方程其中，k1、k2、k3为待求解的控制增益系数。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述控制输入方程u
i
代入所述跟踪误差方程，通过增广处理生成所述多智能体系统的系统跟踪误差方程，包括：将所述控制输入方程u
i
代入所述跟踪误差方程，并设定k2、k3为单位矩阵，得到跟踪误差动态方程对所述跟踪误差动态方程进行增广处理，构建所述多智能体系统中的系统跟踪误差方程其中，ξ＝col{ξ1,ξ2,...,ξ
n
}，w＝col{w1,w2,...,w
n
}，i
n
为n维单位矩阵，表示克罗内克积，l为所述邻接矩阵对应的拉普拉斯矩阵。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述稳定性控制条件为：如果存在常数γ＞0,d＞0，适维矩阵k和正定矩阵p,q,z，满足ω
11
＝a
t
p+pa+2p+q+3a
t
za-d-1
e-γd
z-γp+iω
22
＝-(1-d)q-d-1
e-γd
z成立，且所述则当传输时滞d(t)满足0＜d(t)＜d时，所述多智能体系统能够在有限时间内实现一致稳定，其中，中的元素*表示与元素r对称的元素r
t
，分别为p,z的逆矩阵，α＝λ
max
(l
t
l)，t0为任意时刻，t为大于t0的任意时刻，c2＞c1＞0且λ2,λ3,λ4分别为p,q,z的最大特征值，所述适维矩阵k为矩阵形式的控制增益系数。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：针对所述跟踪误差方程ξ
i
(t)和系统干扰w
i
(t)，引入h
∞
的性能指标函数其中，s为积分变量；通过李雅普诺夫稳定性理论对所述性能指标函数进行分析，生成扰动抑制条件，所述扰动抑制条件为：如果存在干扰抑制参数0＜γ＜1和正定矩阵p,q,z，满足ω＜0成立，则所述多智能体系统中的所有智能体具有扰动抑制性能；
所述利用所述多智能体系统的稳定性条件对每个所述跟随者的控制输入方程进行求解，得到所述跟随者对应的控制增益系数，包括：利用所述多智能体系统的稳定性条件和所述干扰抑制条件对每个所述跟随者的控制输入方程进行求解，得到所述跟随者对应的控制增益系数。8.一种针对传输时滞的多智能体协同控制装置，其特征在于，所述装置包括：拓扑结构分析模块，用于将多智能体系统中所有智能体分为一个领导者和多个跟随者，并利用有向拓扑网络生成所述领导者和所述跟随者的信息交互关系；控制输入分析模块，用于根据所述领导者的控制输入r0(t)、每个所述跟随者含传输时滞的内部状态量x
i
(t-d(t))和所述信息交互关系，构建每个所述跟随者的控制输入方程u
i
，所述控制输入方程u
i
包含待求解的控制增益系数；系统方程搭建模块，用于建立每个所述智能体的二阶动力学系统模型，并基于所述二阶动力学系统模型建立所述多智能体系统的跟踪误差方程；稳定性分析模块，用于通过李雅普诺夫稳定性理论和有限时间稳定理论对所述跟踪误差方程进行分析，生成所述多智能体系统的稳定性控制条件；控制增益求解模块，用于利用所述多智能体系统的稳定性控制条件对每个所述跟随者的控制输入方程u
i
进行求解，得到所述跟随者对应的控制增益系数；控制增益加载模块，用于将所述控制增益系数加载至每个所述跟随者的控制器中，以使所述控制器根据所述控制增益系数控制所述跟随者。9.一种中心控制器，其特征在于，所述中心控制器包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1-7任一所述的针对传输时滞的多智能体协同控制方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如权利要求1-7任一所述的针对传输时滞的多智能体协同控制方法。
技术总结
本申请涉及一种针对传输时滞的多智能体协同控制方法和装置，属于多智能体控制技术领域，所述方法中将有向网络拓扑思想引入至多智能体系统中的智能体间的信息交互中，并构建智能体的二阶动力学系统模型将智能体内部状态模型化，进而建立包含传输时滞的多智能体系统的跟踪误差方程，再利用李雅普诺夫稳定性理论和有限时间稳定理论对跟踪误差方程进行分析，得出稳定性控制条件，从而可以通过稳定性控制条件求解得到能够实现多智能体系统在有限时间内达到一致性稳定的控制增益系数。间内达到一致性稳定的控制增益系数。间内达到一致性稳定的控制增益系数。
技术研发人员：熊师洵 吕沁
受保护的技术使用者：南京辉强新能源科技有限公司
技术研发日：2022.06.11
技术公布日：2022/9/2