受扰多智能体系统的主动抗干扰分布式优化控制研究

Distributed optimization is a hot topic in the field of distributed cooperative control for multi-agent systems. Multi-agent systems generally suffer from external disturbances and internal disturbances (e.g., model parametric or structural uncertainties), so research on distributed optimization control problems with the presence of disturbances is very important. However, results on this topic are limited to disturbed first-order systems and second-order systems subject to matched disturbances, and the stability of the closed-loop systems is limited to asymptotic stability. To improve the aforementioned bottlenecks and improve the disturbance rejection, robustness and convergence properties of the closed-loop systems, this project will systematically investigate the distributed optimization control problems for several kinds of multi-agent systems with disturbances, and propose active anti-disturbance distributed optimization control schemes, including: active anti-disturbance distributed optimization control of second-order multi-agent systems with mismatched disturbances; active anti-disturbance distributed optimization control of higher-order multi-agent systems with disturbances; finite-time active anti-disturbance distributed optimization control of second-order and higher-order multi-agent systems with disturbances; applications of the above designed control methods to optimized rendezvous and formation control of multi-mobile robot systems, and optimized formation flight and attitude coordination control of multi-unmanned helicopter systems, and simulational and experimental demonstrations on these systems. This research will enrich the theory and method framework of distributed optimization control, and promote engineering applications of the proposed distributed optimization control methods, and it has great theoretical and practical application values.

分布式优化是多智能体系统协调控制领域的研究热点。多智能体系统往往受外部干扰和内部参数或结构不确定等干扰因素的影响，因此，研究受扰情况下的分布式优化控制问题十分重要。然而，该方面已有结果局限于受扰一阶和匹配受扰二阶多智能体系统，且闭环系统局限于渐近稳定。为突破上述瓶颈，并提升闭环系统抗干扰性能、鲁棒性和收敛性能，本项目将对多类受扰多智能体系统的分布式优化控制问题展开研究，并提出主动抗干扰分布式优化控制解决方案，包括：不匹配受扰二阶多智能体系统的主动抗干扰分布式优化控制；受扰高阶多智能体系统的主动抗干扰分布式优化控制；受扰二阶和高阶多智能体系统的有限时间主动抗干扰分布式优化控制；上述方法在多移动机器人优化聚集、编队控制和多无人直升机优化编队、姿态协调控制中的应用设计与验证。本项目研究将进一步丰富分布式优化控制理论和方法体系，促进主动抗干扰分布式优化控制方法的工程应用，有重要理论和应用价值。

分布式优化是多智能体系统协调领域的研究热点。多智能体系统往往受外部干扰和内部参数或结构不确定等干扰因素的影响，因此，研究受扰情况下的分布式优化问题十分重要。然而，该方面已有结果局限于智能体匹配受扰、闭环系统渐近稳定和基于被动抗干扰方法抑制干扰的情况。为突破上述瓶颈，本项目深入研究了受扰多智能体系统的分布式优化问题，提出抗干扰解决方案，提升了闭环系统抗干扰性能、鲁棒性和收敛性能。上述成果为该类问题提供理论和技术支撑，有助于发展和完善分布式优化控制理论和方法体系，并促进其工程应用。.项目主要研究内容包括：(1) 针对不匹配受扰多智能体系统，提出分布式主动抗干扰优化方法，解决了其分布式优化问题；(2) 针对受扰多智能体系统，提出了非光滑主动抗干扰优化方法，解决了其有限时间分布式优化问题；(3) 针对多移动机器人系统，提出了优化编队和优化聚集控制方案，实现了总相对位移极小化的优化编队与聚集目标。.在项目资助下，负责人以第一或通讯作者发表录用SCI期刊论文20篇，其中第一作者10篇、通讯作者10篇。发表的论文包括Automatica和IEEE TAC、TCYB、TCST、TIE、TNNLS、TASE等IEEE系列汇刊论文9篇，含IEEE TAC长文1篇。以二作完成的专著《滑模控制理论与应用研究》在科学出版社出版。以第一发明人申请国家发明专利7件，已授权6件。搭建移动机器人协同控制平台2套，完成了相关程序编写和实验。项目执行期间，负责人入选江苏高校青蓝工程优秀青年骨干教师，获江苏省自然科学基金优秀青年基金项目资助，2021年开始担任控制领域老牌国际期刊IET CTA副编辑，获2022年日内瓦国际发明展金奖(排3/8)，2022年起担任江苏省自动化学会秘书长。在项目研究方向培养了博士生7人、硕士生9人，其中1人获国家自然科学基金青年基金项目资助，1人获江苏省优秀硕士学位论文和东南大学优秀硕士学位论文，1人获研究生国家奖学金，1人获东南大学博士新生奖学金，5人入选江苏省研究生培养创新工程研究生科研与实践创新计划。

内容获取失败，请点击重试