一种多智能体系统的异步事件触发分布式预测控制方法与流程

本发明涉及多智能体系统，具体讲是一种多智能体系统的异步事件触发分布式预测控制方法。

背景技术：

1、基础设施系统，如灌溉系统、运输系统或制造和过程控制系统，往往是大规模的、空间分布的、受物理限制的，并需要具有成本效益的操作。这样的系统通常可以被认为是一类典型的网络化多智能体系统，它们在动力学(状态和输入)和约束(状态和输入)方面耦合，并通过相互通信协作实现局部和全局目标。传统的网络化多智能体系统采用集中控制方式，但由于安装规模和系统变量维数的增加，导致计算量巨大，可靠性较差。分布式预测控制具有有效的约束处理能力，使智能体能够估计相邻系统的未来行为，是一种很有前景的控制方法。

2、然而，之前的工作是基于时间触发机制，它们的控制信号是经过计算的，信息是周期性传输的。这可能会产生不必要的通信和计算资源，这些资源在联网的大规模多智能体系统中是稀缺的。事件触发控制使每个智能体的优化问题只有在满足事件触发条件时才能解决，被认为是一种节省计算和通信资源的有效方法。但现有多智能体的事件触发模型预测控制方法仍存在诸多不足，子系统之间需要频繁的信息交互来实现协同控制，相邻智能体数量和交互信息维度的增加将加剧通信资源的消耗。

技术实现思路

1、鉴于上述现有技术的缺陷，本发明的目的在于：提供一种多智能体系统的异步事件触发分布式预测控制方法。

2、本发明的技术解决方案是：一种多智能体系统的异步事件触发分布式预测控制方法，包括以下步骤：

3、(1)定义多智能体系统的离散跟踪误差模型：

4、定义一个线性多智能体子系统si,(i＝1,...,m)的离散误差模型，如下式1所示：

5、ei(k+1)＝giei(k)+hiui(k)  式1；

6、其中，m为子系统总数，与分别为子系统si的状态误差向量和控制输入，与为系数矩阵，ni和mi分别为子系统si的状态误差向量和控制输入的维数，r为实数集；

7、状态误差向量和控制输入需要满足的约束条件如下式2所示：

8、

9、其中，和都是包含原点的紧集，和分别为子系统si的状态误差向量的上界和控制输入的上界；

10、(2)定义子系统si的代价函数并设计同步信息更新方程：

11、定义子系统si的代价函数，如下式3所示：

12、

13、其中，ei(k+j|k)、ui(k+j|k)、τi(k+j|k)分别代表子系统si在k时刻对k+j时刻的预测误差状态、预测控制输入和同步参数，为相邻子系统sl在k+j时刻的同步参数的估计，n为预测时域，qi、ri、pi为正定的权重矩阵，wil为子系统si及其相邻子系统sl的同步参数协同矩阵，mi为子系统si的所有邻居子系统sl的集合；

14、子系统si的同步信息更新方程如下式4所示：

15、τi(k+j+1∣k)＝τi(k+j∣k)+fi(k+j∣k),  式4；

16、其中，fi(k+j|k)＝κtz[ui(k+j|k)+uri(k+j)]，uri(k+j)为子系统si的参考控制输入，κ为给定常数，t为离散周期，z为可调权重矩阵；

17、(3)设计事件触发分布式预测控制器：

18、定义为子系统si的第a次事件触发时刻，结合式2、式3和式4，可得子系统si在时刻的分布式优化问题如下式5—11所示：

19、

20、

21、

22、

23、

24、

25、

26、其中，式7为子系统sl的同步参数的更新方程，为包含同步信息的函数，终端惩罚集为子系统sl在时刻估计的同步参数，为子系统si的同步参数的实际值与其估计值之差的上界；

27、设计事件触发条件如下式12所示：

28、

29、其中：

30、

31、

32、

33、

34、

35、当满足事件触发条件式12时，对优化问题式5进行求解，得到最优控制律序列应用其第一项作为输入；

36、当子系统sl在k时刻满足事件触发条件时，k+1时刻的可行控制控制序列及同步参数如下式13和式14所示：

37、

38、

39、其中，是基于k时刻的最优控制序列得到的同步参数，kl为局部状态反馈增益；

40、当子系统sl在k时刻未满足事件触发条件时，k+1时刻的可行控制控制序列及同步参数如下式15、式16所示：

41、

42、

43、其中，是基于k时刻的可行控制序列得到的同步参数；

44、终端权重pi和局部状态反馈增益矩阵ki的设计如下式17所示：

45、

46、进一步地，得到具有参数化同步约束的多智能体系统的异步事件触发分布式预测控制过程，包括以下过程：

47、s1：初始化：令初始时刻k＝0，定义子系统si的状态矩阵gi，输入矩阵hi和相应的约束，根据式17计算终端权重pi和局部状态反馈增益矩阵ki；

48、s2：收敛性验证：如果则利用误差状态反馈控制律ui(k)＝kiei(k)对式4进行解更新；否则，执行步骤(3)；

49、s3：判断事件是否触发：如果事件触发条件式12被满足，令基于和接受的同步参数序列求解优化问题式5，以得到最优控制序列应用其第一个元素于智能体si，i∈mi；智能体si传输预测的同步参数到相邻的智能体sl，l∈mi；否则，执行步骤(4)；

50、s4：构造可行控制序列：不求解优化问题式5，根据式13-16构造可行控制序列，智能体si和sl之间不传递信息；

51、s5：滚动时域：令k＝k+1，跳转至步骤(2)。

52、本发明的有益效果是：将子系统需要同步的信息融入同步函数中，通过参数化同步约束实现子系统之间的协同控制，只有满足事件触发条件，子系统间才能进行信息的交互，显著降低了系统通信和计算资源的消耗。

技术特征：

1.一种多智能体系统的异步事件触发分布式预测控制方法，其特征在于包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种多智能体系统的异步事件触发分布式预测控制方法，其特征在于：得到具有参数化同步约束的多智能体系统的异步事件触发分布式预测控制过程，包括以下过程：

技术总结
本发明公开了一种多智能体系统的异步事件触发分布式预测控制方法，包括以下步骤：(1)定义多智能体系统的离散跟踪误差模型；(2)定义子系统S<subgt;i</subgt;的代价函数并设计同步信息更新方程；(3)设计事件触发分布式预测控制器。本发明通过降维处理多智能体协同信息并将协同约束引入代价函数实现了子系统之间的高效协同控制，子系统仅在事件触发条件被满足时才求解优化问题并进行信息的交互，进一步降低了多智能体系统通信和计算资源的消耗。

技术研发人员：刘安东,秦冬冬,林秀锐,朱华中,仇翔,倪洪杰
受保护的技术使用者：湖州市吴兴区数字经济技术研究院
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16