多智能体系统的分布式模型预测控制

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1、中图分类号：TP13UDC分类号：621.3多智能体系统的分布式模型预测控制作者姓名高瑜隆学院名称自动化学院指导教师夏元清教授答辩委员会主席任雪梅教授申请学位工学硕士学科专业控制科学与工程学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2016年1月DistributedModelPredictiveControlofMulti-AgentSystemsCandidateName：YulongGaoSchoolorDepartment:SchoolofAutomationFacultyMentor:Prof.YuanqingXiaChair,ThesisCommittee：Prof.Xuem

2、eiRenDegreeApplied:MasterofEngineeringMajor：ControlScienceandEngineeringDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence：January，2016研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学

3、位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：北京理工大学硕士学位论文摘要在实际应用中，复杂系统具有模型复杂、规模大、变量多、约束多等特点，传统的控制方法无法满足复杂系统控制的要求。近些年来，分布式模型预测控制（DistributedModelPredictiveControl，简称DMPC）以其优良的控制性能、有效处理约束的能力和结构的灵活性等优点得到了广泛关注，成为了处理大规模复杂系统的重要工具。目前，该方法该尚处在研究初期，依然存在许多研究难点。例如，如何处理子系统之间的耦合，使得各个子系统的优化问题能在分布式结构下求解；如何设计每个子系统各自的终端成分，减小在

4、线计算量；如何满足优化问题的迭代可行性和整个系统的闭环稳定性。本文以多智能体系统为研究对象，开展了分布式模型预测控制的系列研究，分别研究了多智能体系统的调节问题、一致问题和编队问题，主要研究成果如下：1、研究了多个异构线性系统的分布式模型预测调节控制问题，智能体系统之间同时存在成本耦合和约束耦合。在每一个采样时刻，所有智能体同步更新。提出了改进的相容性约束，保证每个智能体实际轨迹和假设轨迹的一致性。通过求解李亚普诺夫方程得到终端权重矩阵，从而设计了终端成本；利用耦合约束的信息，设计了正定不变的终端集，并且保证终端集中的状态满足耦合约束。设计了分布式优化算法，保证局部约束和耦合约束

5、的迭代可行性，以及整个系统的闭环稳定性。最后通过仿真实验比较了集中式模型预测控制方法和分布式模型预测控制方法的性能，对比表明在保证系统性能和集中式的性能接近的条件下，分布式方法大大缩短了优化时间，减小了在线计算量。2、研究了多个二阶非线性系统的分布式模型预测一致控制问题，智能体系统之间存在成本耦合，所有智能体共享一个参考轨迹。利用同步更新策略，提出了改进的相容性约束上界，保证系统的收敛性；在分布式结构下，利用参考轨迹，设计了每个智能体的终端成本、终端控制器和正定不变的终端集。提出了分布式优化算法，保证优化问题的迭代可行性和整个系统的闭环收敛性。最后，以2-自由度机械臂为例，通过仿

6、真实验验证了算法的有效性。3、研究了多个线性二阶系统的分布式模型预测编队控制问题，每个智能体到达各自的目标位置形成队形，智能体系统之间存在耦合成本，且需要满足避碰约束。利用同步更新策略，设计了改进的相容性约束，包括位置相容性和状态相容性，同时提出了改进的避碰约束。充分利用系统模型的特点和编队目标，设计了分布式结构下的终端成分，I北京理工大学硕士学位论文并且在终端集中依然能保证避碰约束的满足。提出了分布式优化算法，保证优化问题的迭代可行性、整个系统的闭环收敛性以及避碰约束的满足。最后通过仿真实验验证了算法的有效性。最后，归纳总结了本文的主要工作，并对今后的工作进行了展望。关键词:模

7、型预测控制；分布式控制；终端成本；终端控制器；终端集。II北京理工大学硕士学位论文AbstractInthepracticalapplications,thecomplexsystemshavethefeaturesofcomplexmodel,largescale,agreatamountofvariablesandconstraints.However,thetraditionalcontrolmethodscannotsatisfytherequirementsofthec