未知非线性系统最优跟踪控制的方法、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117572776A

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202311693952.1

    申请日:2023-12-08

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明是一种未知非线性系统最优跟踪控制的方法、设备及存储介质,其方法包括S100、建立扩展一个受限输入的增广多智能体非线性系统模型;S200、采用传统的基于模型的方法来证明通过求解S100所建立新系统的耦合Hamilton‑Jacobi‑Bellman方程的解得到最优控制策略的可行性;S300、在S200已证明可行性的前提下,对S100建立的扩展系统模型采用无模型强化算法,即利用RL技术,得到了一个无模型Bellman方程,同时通过一种actor‑critic体系结构,得到HJB方程的近似解;S400、最后采用Lyapunov方法,证明系统在采用该无模型强化算法下得到的最优控制策略是稳定的。本发明的无模型强化算法具有灵活性、鲁棒性和高效性,适用于多智能体未知非线性系统的最优跟踪控制问题,并在实际应用中具有较好的表现。

    切换拓扑条件下的鲁棒簇同步性控制方法、系统及介质

    公开(公告)号:CN117155794A

    公开(公告)日:2023-12-01

    申请号:CN202311115144.7

    申请日:2023-08-30

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明是一种基于有向图的动态切换拓扑条件下的具有鲁棒性的簇同步性控制方法、系统及介质,可解决因为存在外部的扰动,智能体之间通信的不确定性导致相互耦合的智能体之间很难被同步控制的技术问题。由于拓扑的切换性质,本发明通过虚拟领导者,牵引每簇的部分智能体并生成需要的状态轨迹,通过让包含领导者的每簇增强图有生成树;再通过控制拓扑图的切换速度,让切换速度相比原图足够快;接着,选择合适的簇内耦合系数,设计合适的控制器,最终达到簇内的同步。本发明能够以指数速率让线性和非线性系统达到同步,而且在外部的干扰下也有相应的控制效果,本发明可适用于无人机的编队控制,机器人的协同工作等。

    动态网络的有界簇同步方法、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117675594A

    公开(公告)日:2024-03-08

    申请号:CN202311692315.2

    申请日:2023-12-11

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明的一种动态网络的有界簇同步方法、设备及存储介质,包括将具有有向切换拓扑的动态系统划分为若干个簇;设计每个代理与虚拟领导者之间的耦合控制器,使得代理能够跟踪虚拟领导者的期望轨迹;通过平均方法将原始的动态系统转化为一个平均系统,使得平均系统具有相同的簇结构和耦合控制器;分析平均系统的稳定性和收敛性,给出关于时间平均拓扑的簇内耦合强度的充分条件,保证有界簇同步的实现;当网络拓扑切换速度达到设定要求时,利用原始系统和平均系统之间的等价关系,将平均系统的簇同步结果推广到原始系统,实现有向切换拓扑动态系统的有界簇同步。本发明的技术方案是通过平均方法将簇同步问题转化为稳定性问题,并给出了收敛性条件。

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