协同一致性多智能体系统的故障参数辨识与容错控制

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1、万方数据中图分类号UDCTPl3621硕士学位论文学校代码!Q53兰密级公珏协同一致性多智能体系统的故障参数辨识与容错控制Par锄eterEstimationandFauhTlolerantControlforConsenSusofCooperatiVeMulti—agentSystems作者姓名:学科专业:研究方向:学院(系、所):指导教师:余志恒控制科学与工程故障诊断与容错信息科学与工程学院彭军教授答辩委员会主中南大学2014年05月万方数据学位论文原创性声明本人郑重声明,所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽

2、我所知,除了论文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得中南大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均己在论文中作了明确的说明。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切相关责任。作者签名:勉丝日期:2芝z华年工月韭日学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定:即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版;本人允许本学位论文被查阅和借阅:学校可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据

3、库进行检索,可以采用复印、缩印或其它手段保存和汇编本学位论文。保密论文待解密后适应本声明。作者签名:叁盔选导师签名日期:丛咝年由盏日万方数据协同一致性多智能体系统的故障参数辨识与容错控制摘要:协同一致性问题为分布式多智能体系统的基础问题,网络化多智能体系统可通过协同控制律实现状态一致。单个智能体的执行器故障可通过智能体间的协同行为扩散到整个系统,使整个系统失稳。然而传统的故障诊断与容错控制未考虑智能体问的协同行为,使其难于应用于协同系统。因此,本文建立一种一致性多智能体系统故障处理框架,研究该框架下的基于未知输入观测器的故障检测方法、基于极值搜

4、索的故障参数辨识方法和基于李雅普诺夫稳定性理论的协同容错控制策略。首先,建立包含协同项的一阶系统和二阶系统模型,并分析系统稳定性与拉普拉斯矩阵的关系。在此基础上分析系统故障、传感器故障和执行器故障对系统性能的影响,并对执行器故障进行进一步分类。针对执行器故障,通过解耦故障项矩阵,为每个智能体设计一组未知输入观测器进行故障检测,实现了快速的故障定位。分别为一阶和二阶系统的故障检测设计了对应的仿真场景,验证了所提观测器具有快速故障检测的能力。其次,利用极值搜索不依赖于数学模型的特性,提出一种新的自适应故障参数辨识方法,即把故障参数辨识问题转化为极值

5、搜索的参数优化问题。单故障情况,为其设计对应的代价函数,并证明了极值搜索闭环结构的参数在满足一定约束条件下,具有负梯度的收敛能力;多故障情况,基于梯度的思想设计了一种可同时辨识多个参数的极值搜索闭环结构,并分析了多种形式激励函数的参数辨识性能。针对基于梯度思想的结构收敛速度较慢的问题,提出了一种基于牛顿算法的参数辨识结构,并验证了牛顿算法具有快速的参数辨识能力。最后,基于李雅普诺夫稳定性思想,设计调整互连权重的协同容错策略。针对单故障情况,为其设计李雅普诺夫函数,推导系统稳定性条件,并根据该稳定条件设计权重调整策略,在实现容错的基础上满足一定的

6、性能指标,并通过水平位置一致性运动仿真验证其有效性,其中,二阶系统中隔离了故障智能体;针对多故障情况,在隔离故障智能体的基础上,设计了可重构的协同控制律,以补偿故障对系统的影响,从而实现一致性多智能体系统的故障容错。II万方数据关键词:一致性多智能体系统;故障诊断;未知输入观测器;极值搜索;容错控制分类号:TPl3;621lllP猢eter万方数据EstimationandFaultToler眦CooperativeCo嘶olforConsensusofMhlti—agentSystems。Abst豫ct:Consensusproblemsfo

7、珊tllefoundationofthefieldofdistributedmulti·agentsystems,aconsistentstateisreachedbvcooperatiVelawintllene帆orkofagents.Agent’sactuatI泔faultleadstosystemin鼬il时,whicho舭ncausesquall_tjtiesofeconolIliclosses锄dcasualties.Ho、veVer'con仃Dlinputi11naditionalfaultdia鲫osisandtoleranced

8、oesnotcont血cooperativepan,、Ⅳhichmakesitisnotfitformulti。agentconsensus.Ther

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