本技术涉及智能体控制领域，尤其涉及一种具有丢包和参数不匹配的多智能体系统有限脉冲控制方法。
背景技术：
1、在现代复杂网络系统的广泛应用中，多智能体系统的协调一致性问题成为了一个重要的研究课题。通过合理设计控制策略，使得多个智能体能够在分布式环境中达成一致性目标，对于无人机编队、分布式传感器网络、自动驾驶系统等领域的实际应用具有重要意义。然而，在实际应用中，多智能体系统常常受到各种不可预见因素的干扰，其中通信丢包和参数不匹配是最具挑战性的两个问题。
2、通信丢包是指在多智能体系统中，由于网络延迟、带宽限制或信号干扰等原因，导致智能体之间的信息传递无法及时或完全到达。这种现象不仅会导致信息不完整或延迟，还会对系统的一致性控制产生显著影响，甚至可能破坏系统的稳定性。此外，时滞问题则是另一个不可忽视的挑战。时滞的存在使得智能体之间的信息交流变得更加复杂，可能引发振荡或不稳定现象。因此，如何在存在通信丢包、参数不匹配和时滞的情况下设计有效的控制策略，确保多智能体系统能够实现一致性，是一个亟待解决的难题。
3、在实际系统中，网络通信受到不同程度的带宽和容量限制。为了解决这一通信受限问题，许多研究人员结合不同的模型和条件，提出了许多有意义的一致性控制协议，用于多智能体系统。例如，文献“network-based practical set consensus of multi-agentsystems subject to input saturation”研究了输入饱和的多智能体系统一致性问题。“distributed edge event-triggered control of nonlinear fuzzy multiagentsystems with saturation constraint hybrid impulsive protocols”利用“exponential synchronisation of nonlinear multi-agent systems via distributedself-triggered hybrid control with virtual linked agents”中提出的一致性控制协议，分别研究了领导-跟随者框架下执行器饱和且相邻输入饱和的情况下多智能体系统的全局一致性问题。因此，多智能体系统中的通信受限问题仍然是当前研究的热点问题，也是亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本发明的目的在于：为了解决现有的多智能体控制方法，在通信丢包、参数不匹配和时滞的情况下，不能实现一致性的问题，提供一种具有丢包和参数不匹配的多智能体系统有限脉冲控制方法。
2、本技术的上述目的是通过以下技术方案得以实现的：
3、s1：设置具有丢包和参数不匹配的时滞多智能体系统的前提条件；时滞多智能体系统包括：无人机编队系统和分布式传感系统；
4、s2：建立时滞多智能体系统的动态模型；
5、s3：设计有限脉冲控制协议以及模拟丢包过程的辅助函数，结合前提条件以及动态模型，实现对具有丢包和参数不匹配的多智能体系统有限脉冲控制。
6、可选的，步骤s1包括：
7、设置前提条件1：对于非线性函数gγ(·):r→r满足李普希茨连续性条件，
8、|gγ(s1)-gγ(s2)|≤lη|s1-s2|,η＝1,2
9、其中，lη>0是李普希茨常数；r→r表示函数gγ(·)在实数域是连续的；s1,s2表示函数gγ(·)中的两个变量值，分别对应跟随者si和领导者s0的状态；
10、设置前提条件2：所有拓扑结构为连通的，当一个领导者存在时，至少有一个跟随者与领导者通信。
11、可选的，步骤s1还包括：
12、引理1：令矩阵u、v∈rn，以及v＝(v1,v2,…,vn)t且n∈n+，令k是n维对角方阵ki的集合，ki中的元素为1或0；u表示受饱和约束的目标向量；v是给定的一个n维向量，其向量元素均小于1；
13、定义显然ki-属于集合k；当|vi|≤1时，i＝1,…,n，得到其中co{·}表示为一组向量构成的凸包；sat表示饱和函数；
14、对于引理1，当n＝2，
15、对于矩阵u、v∈rn，集合里的元素均由矩阵u、v中的元素构成；
16、若s∈rn且g,h∈rn×n，当||hs||∞≤1，于是有g和h表示控制矩阵；
17、存在常数αi满足0≤αi≤1且使得成立；
18、引理2：设矩阵φ、ψ∈rn×n，且矩阵φ、ψ都是正定对称的，则有λmin(φ-1ψ)ωtφω≤ωtψω≤λmax(φ-1ψ)ωtφω；φ和ψ表示正定对称矩阵；
19、对于引理2，若矩阵φ是单位矩阵，则有
20、λmin(ψ)ωtω≤ωtψω≤λmax(ψ)ωtω
21、引理3：设矩阵υ、θ∈rn×n，且存在一个正常数ρ，则有
22、
23、可选的，步骤s1还包括：
24、定义1：若总成立，表示多智能体系统的领导者和跟随者达成一致，其中i＝1,2,…,n，s0是时滞多智能体系统中的领导者的状态，si是时滞多智能体系统中的跟随者的状态；
25、定义2：设q(t,γ)和表示时滞多智能体系统控制过程中的有效脉冲数和脉冲总数，则将脉冲数据丢包率定义为
26、
27、若存在正整数q0和正数使得
28、
29、则脉冲时间序列tk,k∈z+的反向平均停留时间为其中t≥γ≥0，q0为抖动边界。
30、可选的，步骤s2包括：
31、设s0是时滞多智能体系统中的领导者的状态，si是时滞多智能体系统中的跟随者的状态，i＝1,2,…,n，n个跟随者的动态模型，如下：
32、
33、领导者的动态模型为：
34、
35、其中，表示跟随者下一时刻的状态；g1(·)表示连续的非线性函数；g2(·)表示连续的非线性函数；si(t)∈rn和s0(t)∈rn表示智能体i和领导者的状态；a0,ai,b0,bi,c0,ci为系统参数，τ是时延参数，pi(t)是待设计的有限脉冲控制协议。
36、可选的，步骤s3包括：
37、定义辅助函数来模拟丢包过程，如下：
38、
39、有限脉冲控制协议设计如下：
40、
41、其中m(tk)表示脉冲时刻的丢包函数，di和表示脉冲强度，δ(·)是狄拉克函数；aij表示跟随者i和j之间的信息交互关系，它与时滞多智能体系统的拓扑结构紧密相关；si(tk)和sj(tk)分别表示跟随者i和j在脉冲时刻tk的状态。
42、可选的，步骤s3还包括：
43、设时滞多智能体系统是连续的，则时滞多智能体系统的动态模型写为：
44、
45、其中δsi(tk)表示在饱和约束下脉冲时刻的状态跟踪误差；
46、定义跟随者与领导者之间的状态跟踪误差为φi(t)＝si(t)-s0(t)；
47、根据φi(t)的定义，时滞多智能体系统的脉冲误差推导为
48、
49、其中φ(t)＝[φ1(t),φ2(t),…,φn(t)]t；g1(t,φ(t))＝[g(s1(t))-g(s0(t)),g(s2(t))-g(s0(t)),…,g(sn(t))-g(s0(t))]t；g2(t,φ(g-τ))＝[g(s1(g-τ))-g(s0(t-τ)),g(s2(t-τ))-g(s0(t-τ)),…,g(sn(g-τ))-g(s0(t-τ))]t；z＝是一个对角矩阵，对角元素为有a＝diag[ai],b＝diag[bi],c＝diag[ci],d＝diag[di]；均为对角矩阵且其对角元素分别为(ai-a0)，(bi-b0)和(ci-c0)；
50、令则存在一个常数使得f(t,s0(t))表示复合函数，f是关于s0的函数，而s0是关于的时间t的函数。
51、可选的，定理1：多智能体系统在有限脉冲控制协议的控制作用下，若式(7)中条件全满足，则时滞多智能体系统领导者和跟随者最终能够达成一致性：
52、
53、其中λ4表示矩阵in-z的最小特征值；是含有丢包信息的分解项；表示从t0到t时刻的脉冲数；表示q次脉冲的平均比率系数；表示第ι次脉冲的比率系数；表示丢包率；表示脉冲反向平均停留时间；ζ1，ζ2和ζ3是求解常微分方程中的参数，ζ是对常微分方程解进行放缩时用到的另一个参数；sup表示求上确界；v(ρ)就是李雅普诺夫方程；χ表示的v(ρ)在t0时的初值；
54、证明：构造李雅普诺夫函数v(t)为
55、v(t)＝φt(t)φ(t) (8)
56、当t≠tk时，李雅普诺夫函数的导数推导为
57、
58、从前提条件1，引理2和引理3中，得到
59、
60、其中λ1＝λmax(b)，对带有时滞信息项和带有f(t,s0(t))项，分别推导为
61、
62、以及
63、
64、其中λ2＝λmax(c)，由式(9)至式(12)进一步推导
65、
66、其中且
67、当t＝tk时，李雅普诺夫函数变为
68、
69、丢包只发生在脉冲时刻，得到当丢包发生时，δφi(tk)＝0即
70、设q次脉冲中有q1次没有丢包，其余的q-q1次脉冲有丢包，当k∈[1,q1]时，有
71、
72、其中λ4＝λmin(in-z)；
73、通过定理1中的条件a，得到
74、
75、因此，当t∈[t0,t1]，由式(13)和(16)得到
76、
77、类似地，当t∈(t1,t2]，得到
78、
79、因此，经过反复迭代，当t∈(tk,tk+1]时，进一步得到
80、
81、令v(t)中求和的每一项依次为v1(t),v2(t),…,vk+1(t)；
82、基于定理1中的条件b，以及考虑到丢包率v1(t)进一步推导为
83、
84、其中表示第q次脉冲的比率系数，根据条件c，有
85、
86、因此，得到v1(t)是呈现指数衰减的，对v(t)中的第二项v2(t)进行处理：
87、
88、根据条件c，得到v2(t)是呈现指数衰减的；通过推导，v(t)中的其他项均为指数衰减；
89、得出结论：当t→∞时，v(t)→0，领导者与跟随者的状态最终能够达到一致，即实现对具有丢包和参数不匹配的多智能体系统有限脉冲控制。
90、本技术提供的技术方案带来的有益效果是：
91、考虑了非线性时滞多智能体系统的领导跟随一致问题。通过理论分析，推导出保证非线性时滞多智能体系统达成一致的充分条件。为了使系统模型更适合实际问题，在传统领导跟随非线性时延模型的基础上，更深入地考虑系统参数的不匹配问题，构建更为复杂的动态模型进行分析。为了降低通信频率，本发明提出了饱和约束脉冲控制策略。同时，为了进一步贴合实际通信情况，在通信过程中考虑了丢包的情况，并定义了一个辅助函数来描述该过程。本技术考虑了领导者和跟随者动态之间的系统参数不匹配问题；考虑了在通信过程中丢包的情况，定义了辅助函数来描述丢包的通信过程。设置一种有限脉冲的新型脉冲控制协议，能够有效减小脉冲控制量，避免了因控制量过大引起的系统紊乱，进一步提高控制精度。
1.一种具有丢包和参数不匹配的多智能体系统有限脉冲控制方法，其特征在于，方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种具有丢包和参数不匹配的多智能体系统有限脉冲控制方法，其特征在于，步骤s1包括：
3.如权利要求2所述的一种具有丢包和参数不匹配的多智能体系统有限脉冲控制方法，其特征在于，步骤s1还包括：
4.如权利要求3所述的一种具有丢包和参数不匹配的多智能体系统有限脉冲控制方法，其特征在于，步骤s1还包括：
5.如权利要求4所述的一种具有丢包和参数不匹配的多智能体系统有限脉冲控制方法，其特征在于，步骤s2包括：
6.如权利要求5所述的一种具有丢包和参数不匹配的多智能体系统有限脉冲控制方法，其特征在于，步骤s3包括：
7.如权利要求6所述的一种具有丢包和参数不匹配的多智能体系统有限脉冲控制方法，其特征在于，步骤s3还包括：
8.如权利要求7所述的一种具有丢包和参数不匹配的多智能体系统有限脉冲控制方法，其特征在于，步骤s3还包括：
