● 摘要
多智能体系统是群体系统控制领域的新兴学科。近些年来，受到了国内外科研工作者的极大关注。其中，多智能体系统的一致性问题，作为多智能体系统协调控制的基础，主要是研究如何基于多智能体系统中个体相互之间有限的信息交换，来设计合适的算法，使得所有智能体的状态达到某同一值的问题。由于实际的多智能体经常处在各种复杂的环境当中，智能体间可能因通信条件的限制产生通信时延，智能体本身信息的处理也因复杂的环境限制而伴有自时延。因此在考虑时延的情况下研究多智能体系统一致性问题具有重要意义。多智能体一致性已经广泛地应用到许多领域，如多导弹齐射攻击和无人机编队等。导弹武器的协同攻击技术不仅是增加导弹突防能力的一种重要手段，而且还可以提高对运动目标的搜捕能力、识别能力和攻击效果。而无人机编队控制问题主要是为了解决单个无人机无法解决的复杂任务。为了适应未来战争的挑战，除了提高单机的功能和效用外，还需要考虑如何以现在的技术为基础，发展更加有效的无人机管理和组织模式。无人机编队飞行是近年来提出的无人机合作化发展方向中的一个核心概念。
本文以多智能体系统为研究背景，以图论为工具，利用Lyapunove方法重点分析了具有通信时延与自时延的Leaderless一致性算法和Leader-Following一致性算法，并研究了基于一致性理论的多飞行器协同控制的问题。主要创新性研究成果如下：
（1） 提出了一种Leaderless一致性算法。
本章提出了在固定和切换拓扑下具有时变时延的多智能体系统一致性算法。基于树形变换的思想，我们应用Lyapunov方法的证明了只要拓扑结构满足一定要求，对于适当的时变通信时延，网络中的所有智能体的状态都将趋于一致，并通过线性矩阵不等式给出了时延及其导数上界的求取方法。通过数值例子，验证了一致性协议的有效。
（2）提出了两类Leader-following一致性算法。
本章研究连续时间下的具有不同时变通信时延与自时延的Leader-Following一致性问题。分别考虑了固定与切换拓扑下的常数与时变参考状态的一致性问题。通过Lyapunove方法可以证明对于不同时变时延，多智能体的状态会渐近跟踪上参考状态。同时可以获得一些决定时延上界的线性矩阵不等式。最后通过Matlab数值仿真验证了结论。
（3）多导弹协同控制问题设计了分层制导结构，使得导弹通信存在时延时，利用分散化策略控制导弹同时击中目标。
这一部分将前面提出的Leaderless一致性算法应用到多导弹协同制导问题中。提出了一种基于分散化协同制导结构，由导引时间可控的导引层和协调一致性控制层组成的双层协同控制结构。上层利用时延一致性算法通过导弹之间的互相通信使导引时间趋于一致，进而指挥底层导引律控制多枚导弹在具有时延的情况下依然可以共同击中目标。
（4）多编队控制设计了估计器—控制器组成的分层控制结构，利用Leader-Following一致性问题控制无人机期望位置与实际位置的误差趋于0，进而达到编队飞行目的。
为实现存在时变通信时延与自时延情况下多无人机的编队控制，本章利用分散化控制策略与分层控制结构并结合上文提出的带时变参考值的Leader-Following一致性算法设计状态估计器估计加速度信息和编队控制器使编队保持给定的队形。最后通过仿真实例实现了无人机编队飞行与保持，结果表明无人机可以实现0误差编队保持与路径跟踪。