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基于复杂网络理论的复杂系统同步控制研究

徐德刚  
【摘要】: 复杂网络的理论研究经过近十年的发展,已经取得了令人瞩目的一些成果。复杂网络的复杂结构和动力学行为的多样性使得复杂系统的研究更具意义,也更具挑战性,复杂网络的研究也被认为是21世纪科学技术前沿战略性研究课题之一。其中,关于复杂网络系统动力学行为中同步的研究也已成为控制工程界的重要研究课题。本文在阅读现有的复杂网络有关文献的基础上,对这一研究课题进行了全面的综述,并从复杂网络理论的角度对复杂系统的同步控制问题进行了较为深入的研究。论文的主要研究内容及创新点包括如下七个方面: 1.从复杂网络理论这一新的角度对大规模工程系统进行讨论,并分别构建了几类常见的大规模工程系统的复杂网络模型。随后,利用复杂网络理论分析了工程系统的网络拓扑特性,并在此基础上,将复杂网络系统同步方面的研究与大型工程系统的应用相结合,根据复杂网络同步理论对工程系统的动态性能进行探讨,从而为此类问题的解决提供了新的思路。 2.针对星形耦合网络系统同步问题进行了研究。首先讨论了此类系统同步问题,发现系统达到同步与网络的耦合强度无关。本章提出了复杂网络系统可反馈同步化的概念,并研究了星形耦合网络系统的可反馈同步化问题,得到了此类系统可反馈同步化的判据。其次,讨论了采用牵制控制策略实现低阶星形网络系统的同步问题,并以充分利用网络的结构信息为基础,分别给出局部控制律和全局控制律的设计方法。最后,将之推广到高阶系统,研究了高阶非线性星形网络系统的牵制控制问题,得到了比较具体的结论,具有实际应用价值。 3.针对最近邻耦合网络系统的同步控制进行了讨论。首先研究了此类系统达到同步的条件,发现只要节点本身的动力学行为稳定,则此类系统能够达到同步。根据第三章提出的可反馈同步化的概念,研究了最近邻耦合网络系统可反馈同步化的问题,并得到相应的判据。其次,本文利用控制作用衰减率概念,研究了最近邻耦合网络系统的牵制控制能力,并对此类网络分析了不同的牵制控制策略的有效性。随后,在此基础上,采用牵制控制策略实现此类系统的同步,并分别给出了系统局部控制律和全局控制律的设计方法。此方法充分利用了网络结构信息,从而减少了控制律设计的保守性。 4.讨论了一类广义时滞复杂动态网络系统的同步稳定性和牵制控制问题。针对此类系统,本文首先分别给出了保守性小的连续时间时滞复杂动态网络系统和离散时间时滞复杂动态网络系统的同步稳定性条件。其次,通过对部分节点施加牵制控制作用的方法,设计分散反馈控制器,分别使得连续时间时滞复杂动态网络系统和离散时间时滞复杂动态网络系统达到同步,从而保证了整个系统的同步稳定性。随后,在此基础上,将控制器的设计问题转化为求解线性矩阵不等式(LMI)组合的凸优化问题。该问题便于利用现有的优化软件求解,也大大降低了问题求解的复杂性。 5.针对由动力学行为不同的节点构成的异质复杂网络系统进行研究。大规模复杂系统往往根据工艺、空间或时间的不同划分为不同的子系统。根据各子系统的特点,可分别采用最适合的方式来建立模型,并据此形成由不同类型的子系统模型构成的关联系统。本文以复杂网络理论为基础,通过构建此类关联系统的网络模型,研究了使此类新颖的异质复杂动态网络系统稳定的牵制控制问题。该类复杂网络系统分别由不同模型描述的节点相互关联而成,利用牵制控制使得该类系统达到稳定。根据Lyapunov稳定性定理,分别独立地求解了对应于各节点及其关联拓扑的线性矩阵不等式(LMI),从而判断出异质复杂网络系统牵制控制的稳定性。上述方法将原问题转化为多个低维线性矩阵不等式的并行求解,大大减少计算的复杂性。 6.利用网络结构优化的方法,研究了如何改善复杂网络系统的同步性和一致性的问题。本文首先给出了加权网络熵的定义,将之用来测量加权网络的均匀性。其次,分析了网络均匀性、一致性和同步性三者之间的关系。随后,基于此加权网络熵指标和网络的统计特性,提出了一种改善复杂网络系统一致性和同步性的结构优化方法,即通过尽可能少地增加连线来最大程度地增大复杂网络系统的一致性和同步性。该方法也为此类问题的解决提供了一个新的途径。 7.基于复杂动态网络系统同步控制理论,研究了分布式多移动机器人的队形保持和跟踪控制问题。首先,为了估算外部向量场变化情况下的所有移动机器人的测量的平均值,每个移动机器人需测量自身运动轨迹的向量场局部值,并将之与其他邻近机器人共享。根据共享的信息,移动机器人以同步协商的合作方式控制自身运动轨迹,同时维持一定的队形。其次,研究了跟随领航者的队形控制方法。针对多机器人之间形成的两种队形(最近邻耦合网络和星形网络)进行分析,并提出了具体的移动机器人动态控制律的设计方法,可较方便地对系统的极点进行配置。最后,探讨了复杂系统同步理论在多移动机器人中的应用。


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