导读:本文包含了事件驱动体系论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:多智能体系统,自适应事件驱动控制,Zeno现象,脉冲控制
事件驱动体系论文文献综述
周强辉[1]（2019）在《自适应事件驱动的多智能体系统一致性研究》一文中研究指出近年来,多智能体系统协同控制问题已经成为系统控制领域研究的一个热点,其研究内容主要包括一致性、群集、蜂拥、编队和跟踪等问题,其中多智能体系统的一致性是最为基础和关键的问题。本文将围绕自适应控制、基于事件驱动控制和脉冲控制这几种控制策略展开研究,将其应用于多智能体系统一致性问题的分析中。首先,通过将自适应控制与基于事件驱动控制结合,设计了一种自适应事件驱动控制机制。在该控制机制下,多智能体系统在仅利用局部信息和避免与邻居进行连续通信的情况下达到一致。此外,排除了闭环系统的Zeno现象。进一步地,将所得的二阶多智能体系统一致性的理论成果推广到一般线性系统。其次,将自适应事件驱动控制应用于脉冲控制系统中,研究一阶多智能体系统的一致性问题。一方面,所设计的控制协议避免了智能体与邻居间进行连续通信且其控制器中不含带全局信息的参数。另一方面,系统通过事先设计的事件动态地确定采样时刻点。此外,给出了一个仿真例子来验证所得理论的正确性。最后,研究了脉冲影响的多智能体系统的异步一致性问题。在所设计的脉冲异步控制机制下,系统中每个智能体的脉冲采样序列都是相互独立的。由所得的理论结果可知,当每个子系统都不稳定时,通过设计合适的控制反馈和脉冲序列可以使得多智能体系统以指数的形式达到一致;当每个子系统都稳定时,则可得到系统的一致性对抵抗一定的脉冲干扰具有鲁棒性。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2019-02-25）
魏波[2]（2018）在《多智能体系统的事件驱动设计与同步分析》一文中研究指出事件驱动作为一种新兴的采样设计方法,在节约系统有限的控制资源、缓解数据传输带宽压力方面有着比时间驱动采样控制更显着的优势。多智能体系统由于个体数目较大,且具有需要个体间局部交互完成全局任务的特点,利用事件驱动控制来实现高效地配置多智能体系统的控制资源逐渐成为研究热点。然而,事件驱动系统属于混杂系统的范畴,理论分析工具尚不完善。在多智能体系统中,由于通讯拓扑的存在,使得对事件驱动条件下的分布式控制策略的设计难度加大;同时,对该控制策略下多智能体系统的稳定性分析带来新的挑战。本文在已有的研究基础上,寻求多智能体系统的事件驱动控制设计的新方法,并引入新的理论分析工具,主要的研究工作如下:研究了有向通讯拓扑下的一阶、二阶多智能体系统边事件驱动控制问题。为了降低系统的控制器更新频率,我们设计了一个以指数衰减的时间函数作为事件触发阈值的事件驱动条件。该事件驱动条件有如下特性:(i)边事件测量误差依赖于有向的信息流给出,可解决有向通讯拓扑下的多智能体一致性控制问题。(ii)每个个体仅仅更新边事件触发对应边的状态信息,并且每个个体的控制执行是相互独立的。(iii)所提出的边事件驱动控制方法不会出现Zeno行为。基于图谱理论、矩阵分析中的方法,建立了一阶、二阶多智能体系统在含有有向生成树拓扑下的一致性条件。讨论了耦合调和振子系统的事件驱动控制下的同步问题。基于节点状态,提出了中心式事件驱动控制策略,并在此基础上提出了仅依赖于局部状态信息的无中心的事件驱动控制算法。在基于节点设计的事件驱动控制策略下,振子的控制器仅当事件驱动测量误差超过状态依赖的阈值时才更新,有效地降低了系统控制更新代价。利用非光滑分析的工具,建立了该事件驱动控制策略下耦合振子系统达到渐近同步的充分条件。为了排除基于节点设计的事件驱动控制系统的Zeno行为,我们设计了无中心控制的固定阈值事件驱动策略。然后,我们以相互耦合的边为研究对象,构建了连接振子的边动力学模型。设计了边事件驱动控制策略实现对耦合调和振子系统的同步控制。通过结合周期事件检测和边事件驱动方法,确保边事件驱动策略下系统无Zeno行为的出现,并给出保证耦合振子同步的充分条件。同时,我们设计了两个边事件检测规则实现以较低的个体控制器更新频率和个体间的通讯次数完成同步控制。研究了非线性弱耦合的Kuramoto振子同步问题,推导出Kuramoto振子网络通过间歇和异步的耦合就能达到同步的充分条件。首先,基于周期采样控制方法,我们通过对相差动力学的分析推导出Kuramoto振子同步的充分条件。为了放宽在周期采样下所有振子需要同时更新相差的限制,我们设计了基于边事件驱动的控制策略来实现异步更新相应相差。在系统同步分析中,采用不同于一般非线性系统在平衡点处线性化的处理方法和平均场理论,而重新构造关于边状态的Lyapunov函数并借助非光滑分析理论获得同步条件和系统同步的吸引域。讨论了具有输入欠量无源性的异质非线性多智能体的输出同步控制问题。为了缓解智能体间的通讯压力和降低控制器的更新频率,我们设计了事件驱动控制下的同步协议,使得个体仅需要在事件时刻传输状态信息和更新控制器状态。基于无源性控制方法,我们证明了在所提出的控制协议下,只要耦合强度足够小,多智能体系统就能渐近地实现输出同步。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2018-12-01）
汪羊玲[3]（2018）在《非线性时延多智能体系统的事件驱动一致性》一文中研究指出通过设计合适的事件驱动一致性协议,研究了具有非线性动力学特征的时延多智能体系统的一致性问题.在仅要求相关的多智能体系统具有有向生成树的网络拓扑结构条件下,基于李亚普诺夫理论和图论给出了一类实现领导随从一致的充分条件.最后通过仿真验证了所给判据的有效性.(本文来源于《南京晓庄学院学报》期刊2018年06期）
张志强,王龙[4]（2018）在《多智能体系统的事件驱动控制》一文中研究指出近年来事件驱动控制发展迅速,并引起了多智能体系统领域研究者的极大关注.本文对基于事件驱动控制的多智能体系统的研究现状进行综述.从智能体动力学角度,分别对这个领域的一些代表性成果和研究方法进行了归纳总结.进一步,论述了边事件驱动控制策略下的多智能体系统的研究成果.随后,利用一类新型事件驱动控制来探讨多智能体系统的一致性问题.最后,给出了尚未解决的问题和未来值得关注的研究方向.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2018年08期）
许文盈,曹进德[5]（2018）在《基于事件驱动机制的多智能体系统协调控制研究综述》一文中研究指出为了减少对网络带宽、通信成本及智能体自身能量等有限资源的不必要的浪费,近些年来,基于事件驱动机制的多智能体系统协调控制的问题受到大量学者的关注,成为了国内外研究的热点.本文集中讨论了几类典型的事件驱动机制,着重介绍了集中式、聚类式、分布式事件驱动机制,自驱动机制和基于边信息的分布式事件驱动机制的设计思想及研究进展.此外,排除芝诺行为作为事件驱动机制研究的关键性问题之一,本文指出了其早期研究存在的盲点,并总结了两类有效的分析方法.最后,给出了事件驱动机制研究亟待解决的问题,并对其理论和应用研究进行了展望.(本文来源于《南京信息工程大学学报(自然科学版)》期刊2018年04期）
李思远,刘杨[6]（2018）在《线性多智能体系统的事件驱动一致性控制》一文中研究指出研究了一般线性多智能体系统的事件驱动一致性问题,分别给出了集中式和分布式两种类型的事件驱动协议及其对应的一致性条件,并分析了系统最后能够达到的趋同状态轨迹。其中,在分布式控制方式下,每个智能体的控制协议和事件触发条件都仅使用了其自身和邻居的局部状态信息。最后通过数值仿真验证了所提协议的有效性和所得理论结果的正确性。(本文来源于《控制工程》期刊2018年07期）
许志刚[7]（2018）在《高阶非线性多智能体系统的事件驱动一致性控制研究》一文中研究指出近些年,多智能体系统广泛应用于工业、军事、生活等各个方面,进而受到了较高的关注,多智能体的控制理论也逐渐的成了控制领域的研究热门。其中,一致性问题又是多智能体控制领域的核心问题。一般来讲,一致性控制是指通过控制算法的设计,使系统中的多个智能体的状态变量实现一致。随着技术的革新,多智能体的应用拓展到了更多的领域,也对多智能体理论提出了新的要求。面对实际中多种多样的任务需求,人们希望多智能体系统利用有限的资源,可以更好地实现预定目标。所以,能有效节约系统资源消耗的事件驱动控制被引入多智能体系统中。本文结合事件驱动控制思想,解决了高阶非线性多智能体的一致性问题,主要研究工作如下:首先,针对了一类含有不确定非线性动态的高阶多智能体系统,采用了自适应事件驱动控制策略,解决了领导跟随一致性的问题。提出了一种事件驱动控制器,使该非线性系统中跟随者智能体的全部状态与领导者智能体实现了渐近一致。针对系统中出现的未知参数,采用了自适应的方式对其进行处理。此外,为了降低控制器更新频率,以达到节约驱动能量和通信资源的目的,提出了一种带有额外动态参数项的事件驱动机制,并通过给出相应的证明,可以确保系统运行过程中不会出现芝诺效应。通过MATLAB仿真的方式,验证了该自适应事件驱动控制器的有效性。其次,结合前面的结论,针对系统中存在不可测状态,采用了输出反馈的控制策略,解决了系统的领导跟随一致性问题。设计了基于系统输出的状态观测器,并依据所观测到的状态信息,提出了一种分布式事件驱动控制器,从而使该非线性系统中跟随者智能体的全部状态变量与领导者智能体实现了渐近一致。之后,提出了一类新的基于观测器和非持续通信的事件驱动机制,与传统事件驱动控制思想不同的是,所提出的控制机制仅使用邻居智能体在其触发时刻的状态信息而不是持续的动态信息,因此可以有效的减少系统中通信的频率达到节约系统资源的目的。此外,给出了相应的证明确保了该机制是有效的,也就是说系统不会发生芝诺效应。最后,通过MATLAB数值仿真的方式对事件驱动控制器和观测器的有效性进行了验证。(本文来源于《燕山大学》期刊2018-05-01）
赵新,尹忠海,周诚,刘斌,李明杰[8]（2018）在《基于事件驱动CPS体系架构的层级模型》一文中研究指出为了提高信息物理融合系统(CPS)的灵活性,提出CPS体系架构的层级模型。阐述CPS系统的本质和特性,描述事件驱动在CPS系统中的实现过程,以CPS系统中的模块化功能为个体,设计CPS系统的层级结构。以事件为基础,构建实现CPS系统层级模型的语义模式。实际应用结果表明,该模型结构清晰、灵活性高,且便于应用理解。(本文来源于《计算机工程》期刊2018年04期）
刘笑宇[9]（2017）在《基于预估器和事件驱动的多智能体系统一致性研究》一文中研究指出众所周知,多智能体系统需要依靠通信网络进行数据传输,那么通信网络的一些缺陷就成为了影响多智能体系统性能的重要因素,例如通信网络有限的带宽和能量,以及通信时滞等。因此,本文主要对多智能体系统基于事件驱动的一致性问题以及未知通信时滞的补偿问题进行了研究,分别针对不同类型的多智能体系统构建了智能体的状态预估器,并在此基础上设计了不同的基于预估器的一致性协议,利用预测思想解决多智能体系统基于事件驱动的一致性问题和未知通信时滞的补偿问题。由于连续多智能体系统中智能体控制输入的预测难度较大,因此现有的利用预测方法设计的基于事件驱动的一致性协议只利用了智能体触发时刻的状态对其当前状态进行粗略估计,而并没有考虑智能体的控制输入对其当前状态的影响。这种方法会导致智能体状态估计的误差较大,事件触发的次数较多,造成通信资源不必要的浪费。本文将智能体控制输入的估计问题转化为智能体之间状态差的估计问题,并设计了智能体的控制输入预估器和状态预估器,提高了智能体状态估计的准确性。接着,利用状态预估器设计了基于事件驱动的一致性协议,并给出了多智能体系统能够最终达到状态一致的充要条件,且证明了在整个控制过程中多智能体系统未发生Zeno现象。最后,通过仿真实验证明了本文中提出的基于预估器和事件驱动的一致性协议与现有的两种基于事件驱动的一致性协议相比能够利用更低的通信频率使连续多智能体系统达到状态一致。经过调研发现,目前尚没有关于具有有向通信拓扑的参数不确定的多智能体系统基于事件驱动的一致性研究,因此本文将上述对智能体状态的预测思想扩展到参数不确定的连续多智能体系统,设计了适用于参数不确定的连续多智能体系统的基于预估器和事件驱动的一致性协议,给出了多智能体系统达到状态一致的充要条件以及反馈增益矩阵的设计方法,证明了多智能体系统对于不同形式的参数不确定性矩阵都不会发生Zeno现象。另外,还对参数不确定的离散多智能体系统基于事件驱动的一致性问题进行了研究,通过考虑离散系统的特性设计了离散多智能体系统中智能体的状态预估器,并在此基础上设计了基于预估器和事件驱动的一致性协议,同时给出了参数不确定的离散多智能体系统达到状态一致的充要条件以及反馈增益矩阵存在的充分条件。最后,给出了离散系统中类Zeno现象的定义以及离散多智能体系统不发生类Zeno现象的充分条件。由于多智能体系统的分布式跟踪问题在控制领域具有广泛的应用,且目前对于有领航者的多智能体系统基于事件驱动的一致性研究较少,尤其是参数不确定的有领航者的多智能体系统基于事件驱动的一致性问题尚无研究成果可查,因此本文分别研究了不同类型的有领航者的多智能体系统基于事件驱动的一致性问题。首先,针对有领航者的线性连续多智能体系统设计了状态预估器,并以此设计了基于预估器和事件驱动的一致性协议,给出了多智能体系统能够达到状态一致的充要条件,并证明了线性连续多智能体系统未发生Zeno现象。接着,将上述有领航者的多智能体系统中智能体状态的预测思想扩展到参数不确定的有领航者的连续多智能体系统,设计了适用于参数不确定的连续多智能体系统的基于预估器和事件驱动的一致性协议,给出了多智能体系统不依赖连续通信而达到状态一致的充要条件以及反馈增益矩阵的设计方法,并证明了多智能体系统对于不同形式的参数不确定性矩阵都不会发生Zeno现象。另外,还对参数不确定的有领航者的离散多智能体系统基于事件驱动的一致性问题进行了研究,给出了参数不确定的有领航者的离散多智能体系统能够最终达到状态一致的充要条件以及反馈增益矩阵的设计方法,同时给出了多智能体系统不发生类Zeno现象的充分条件。对具有未知通信时滞的线性离散多智能体系统的一致性问题进行了研究,针对离散多智能体系统设计了智能体的状态预估器,并设计了基于预估器的一致性协议,将具有未知通信时滞的离散多智能体系统的一致性问题转化为多时滞系统的稳定性问题,并利用Lyapunov稳定性理论得到了多智能体系统能够最终达到状态一致的充分条件。与没有补偿措施的传统一致性协议相比,基于预估器的一致性协议能够使多智能体系统更快地达到状态一致,有效地对未知通信时滞进行了补偿。(本文来源于《北京理工大学》期刊2017-06-01）
王晓双[10]（2017）在《基于事件驱动的多智能体系统一致性研究》一文中研究指出近年来,关于多智能体系统的协调控制问题越来越受到工程技术领域和科学研究领域的关注。目前,已在无人机编队、交通控制等领域得到应用。多智能体系统控制问题的基本研究包括一致性问题、编队控制、会和控制和聚结控制,后叁个为一致性问题的推广。在实际应用中,内嵌微处理器的多智能体系统能源有限,所以要求系统尽可能地减少能源消耗,保障系统正常运转。多智能体系统传统的控制方式多为时间驱动或是周期采样,存在通信带宽和计算资源浪费的弊端,有较大的能源消耗。采用事件驱动的控制方式,可以有效地减少控制器的更新次数,缓解每个个体能量、资源受限的问题。本文重点研究了基于事件驱动的多智能体系统一致性问题,包括分组一致性和跟踪一致性两方面内容。基于事件驱动的分组一致性问题,针对无向拓扑下一阶和二阶多智能体系统,采用时间相关的分散式事件驱动函数,设计了事件驱动分组一致性协议,依靠矩阵论和线性系统理论知识,得出了系统实现分组一致性需要满足的代数条件;然后又将结果拓展到了带时延的情况,通过构造李雅谱诺夫-克拉索夫斯基(Lyapunov-Krasovskii)函数,以线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality)的形式展现了保证系统实现分组一致性的充分条件。同时,还证明了系统不会发生奇诺现象。基于事件驱动的二阶多智能体系统的跟踪一致性问题,从离散系统的角度,针对固定有向拓扑下的二阶领导-跟随多智能体系统,采用时间相关的事件驱动函数,设计了相应的事件驱动跟踪控制协议和领航者速度观测器,通过代数图论和矩阵论等工具,给出了控制参数和采样周期的选择办法,得到了使系统实现跟踪一致性的代数条件;然后又对切换拓扑的情形做了详细的分析,通过构造李雅谱诺夫(Lyapunov)函数,以线性矩阵不等式的形式给出了保证系统实现跟踪一致性的充分条件。通过数值仿真,证实了控制协议的合理性和驱动函数的有效性。(本文来源于《华北电力大学(北京)》期刊2017-03-01）
事件驱动体系论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
事件驱动作为一种新兴的采样设计方法,在节约系统有限的控制资源、缓解数据传输带宽压力方面有着比时间驱动采样控制更显着的优势。多智能体系统由于个体数目较大,且具有需要个体间局部交互完成全局任务的特点,利用事件驱动控制来实现高效地配置多智能体系统的控制资源逐渐成为研究热点。然而,事件驱动系统属于混杂系统的范畴,理论分析工具尚不完善。在多智能体系统中,由于通讯拓扑的存在,使得对事件驱动条件下的分布式控制策略的设计难度加大;同时,对该控制策略下多智能体系统的稳定性分析带来新的挑战。本文在已有的研究基础上,寻求多智能体系统的事件驱动控制设计的新方法,并引入新的理论分析工具,主要的研究工作如下:研究了有向通讯拓扑下的一阶、二阶多智能体系统边事件驱动控制问题。为了降低系统的控制器更新频率,我们设计了一个以指数衰减的时间函数作为事件触发阈值的事件驱动条件。该事件驱动条件有如下特性:(i)边事件测量误差依赖于有向的信息流给出,可解决有向通讯拓扑下的多智能体一致性控制问题。(ii)每个个体仅仅更新边事件触发对应边的状态信息,并且每个个体的控制执行是相互独立的。(iii)所提出的边事件驱动控制方法不会出现Zeno行为。基于图谱理论、矩阵分析中的方法,建立了一阶、二阶多智能体系统在含有有向生成树拓扑下的一致性条件。讨论了耦合调和振子系统的事件驱动控制下的同步问题。基于节点状态,提出了中心式事件驱动控制策略,并在此基础上提出了仅依赖于局部状态信息的无中心的事件驱动控制算法。在基于节点设计的事件驱动控制策略下,振子的控制器仅当事件驱动测量误差超过状态依赖的阈值时才更新,有效地降低了系统控制更新代价。利用非光滑分析的工具,建立了该事件驱动控制策略下耦合振子系统达到渐近同步的充分条件。为了排除基于节点设计的事件驱动控制系统的Zeno行为,我们设计了无中心控制的固定阈值事件驱动策略。然后,我们以相互耦合的边为研究对象,构建了连接振子的边动力学模型。设计了边事件驱动控制策略实现对耦合调和振子系统的同步控制。通过结合周期事件检测和边事件驱动方法,确保边事件驱动策略下系统无Zeno行为的出现,并给出保证耦合振子同步的充分条件。同时,我们设计了两个边事件检测规则实现以较低的个体控制器更新频率和个体间的通讯次数完成同步控制。研究了非线性弱耦合的Kuramoto振子同步问题,推导出Kuramoto振子网络通过间歇和异步的耦合就能达到同步的充分条件。首先,基于周期采样控制方法,我们通过对相差动力学的分析推导出Kuramoto振子同步的充分条件。为了放宽在周期采样下所有振子需要同时更新相差的限制,我们设计了基于边事件驱动的控制策略来实现异步更新相应相差。在系统同步分析中,采用不同于一般非线性系统在平衡点处线性化的处理方法和平均场理论,而重新构造关于边状态的Lyapunov函数并借助非光滑分析理论获得同步条件和系统同步的吸引域。讨论了具有输入欠量无源性的异质非线性多智能体的输出同步控制问题。为了缓解智能体间的通讯压力和降低控制器的更新频率,我们设计了事件驱动控制下的同步协议,使得个体仅需要在事件时刻传输状态信息和更新控制器状态。基于无源性控制方法,我们证明了在所提出的控制协议下,只要耦合强度足够小,多智能体系统就能渐近地实现输出同步。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
事件驱动体系论文参考文献
[1].周强辉.自适应事件驱动的多智能体系统一致性研究[D].重庆邮电大学.2019
[2].魏波.多智能体系统的事件驱动设计与同步分析[D].哈尔滨工业大学.2018
[3].汪羊玲.非线性时延多智能体系统的事件驱动一致性[J].南京晓庄学院学报.2018
[4].张志强,王龙.多智能体系统的事件驱动控制[J].控制理论与应用.2018
[5].许文盈,曹进德.基于事件驱动机制的多智能体系统协调控制研究综述[J].南京信息工程大学学报(自然科学版).2018
[6].李思远,刘杨.线性多智能体系统的事件驱动一致性控制[J].控制工程.2018
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[8].赵新,尹忠海,周诚,刘斌,李明杰.基于事件驱动CPS体系架构的层级模型[J].计算机工程.2018
[9].刘笑宇.基于预估器和事件驱动的多智能体系统一致性研究[D].北京理工大学.2017
[10].王晓双.基于事件驱动的多智能体系统一致性研究[D].华北电力大学(北京).2017