技術(shù)特征：

1.一種基于時(shí)延滑?？刂频姆植际狡骄櫡椒ǎ涮卣髟谟诎ㄒ韵虏襟E：

步驟1：構(gòu)造多智能體的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)鋱D，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)智能體，獲得圖的點(diǎn)集、邊集和每個(gè)節(jié)點(diǎn)的鄰居信息；

步驟2：設(shè)置每個(gè)節(jié)點(diǎn)的初始狀態(tài)、初始內(nèi)部狀態(tài)以及初始參考信號；

步驟3：設(shè)置每個(gè)節(jié)點(diǎn)的通信方式，使其只能和鄰居節(jié)點(diǎn)通信；

步驟4：根據(jù)收集到的通信信息以及給定的時(shí)變參考信號，設(shè)計(jì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的基于時(shí)延滑?？刂频姆植际狡骄櫡椒?；

步驟5：根據(jù)設(shè)計(jì)的分布式平均跟蹤方法，運(yùn)行此算法，調(diào)整每個(gè)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)；

步驟6：判斷所有節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)是否一致并且等于多個(gè)時(shí)變參考信號的平均值，若是，則跳轉(zhuǎn)至步驟7，否則返回步驟5；

步驟7：實(shí)現(xiàn)分布式平均跟蹤。

2.如權(quán)利要求1所述一種基于時(shí)延滑模控制的分布式平均跟蹤方法，其特征在于在步驟1中，所述構(gòu)造多智能體的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)鋱D是無向連通圖或是包含有向生成樹的有向圖，在t時(shí)刻包含n個(gè)節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)鋱D表示為：

$G\left(t\right)\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\{v,\mathrm{\ϵ}\left(t\right)\}$

其中，n表示節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，表示節(jié)點(diǎn)的集合，表示邊的集合，N_j(t)表示節(jié)點(diǎn)j鄰居節(jié)點(diǎn)的集合；如果網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)鋱D是時(shí)不變的，那么時(shí)間參數(shù)t可以省略；如果j∈N_i的同時(shí)，i∈N_j，那么構(gòu)造的圖是無向圖，否則為有向圖；如果i∈N_j，稱節(jié)點(diǎn)i為父節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)j為子節(jié)點(diǎn)；如果節(jié)點(diǎn)序列v₀,v₁,...,v_k∈ν使得(v_i,v_i+1)∈ε，其中0≤i≤k-1，那么稱此序列為從節(jié)點(diǎn)v₀到節(jié)點(diǎn)v_k的一條有向路徑；如果構(gòu)造的圖為有向圖，除了一個(gè)根節(jié)點(diǎn)之外其他任一節(jié)點(diǎn)都有且只有一個(gè)父節(jié)點(diǎn)，并且根節(jié)點(diǎn)和其他任一節(jié)點(diǎn)之間存在有向路徑，那么這樣的有向圖稱為有向樹；有向生成樹是指有向圖中包含所有節(jié)點(diǎn)的有向樹；而對于一個(gè)無向圖，如果任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)間都存在無向路徑，那么稱無向圖是連通的。

3.如權(quán)利要求1所述一種基于時(shí)延滑?？刂频姆植际狡骄櫡椒?，其特征在于在步驟2中，所述每個(gè)節(jié)點(diǎn)的初始狀態(tài)、初始內(nèi)部狀態(tài)以及初始參考信號分別為：

$x_i\left(0\right)=\left(\begin{array}{c}{x}_{i1}\left(0\right)\\ x_{i2}\left(0\right)\\ \·\\ \·\\ \·\\ x_{im}\left(0\right)\end{array}\right)\∈R^m,z_i\left(0\right)=\left(\begin{array}{c}{z}_{i1}\left(0\right)\\ z_{i2}\left(0\right)\\ \·\\ \·\\ \·\\ z_{im}\left(0\right)\end{array}\right)\∈R^m,r_i\left(0\right)=\left(\begin{array}{c}{r}_{i1}\left(0\right)\\ r_{i2}\left(0\right)\\ \·\\ \·\\ \·\\ r_{im}\left(0\right)\end{array}\right)\∈R^m,i=1,2,...n$

其中x_i(0)∈R^m表示節(jié)點(diǎn)i的初始狀態(tài)，z_i(0)∈R^m表示節(jié)點(diǎn)i的初始內(nèi)部狀態(tài)，r_i(0)∈R^m表示節(jié)點(diǎn)i的初始參考信號，m表示每個(gè)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)的維數(shù)，內(nèi)部狀態(tài)的維數(shù)以及參考信號的維數(shù)都等于狀態(tài)的維數(shù)，n表示節(jié)點(diǎn)的數(shù)量；所有節(jié)點(diǎn)的初始內(nèi)部狀態(tài)之和滿足

$\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{z}_i\left(0\right)=0.$

4.如權(quán)利要求1所述一種基于時(shí)延滑?？刂频姆植际狡骄櫡椒?，其特征在于在步驟3中，所述通信方式包括以如下公式表示的節(jié)點(diǎn)i在網(wǎng)絡(luò)中的通信方式，即只能與其鄰居節(jié)點(diǎn)通信得到需要的節(jié)點(diǎn)狀態(tài)的差值信息Δ_ij：

${\mathrm{\Δ}}_{ij}=\underset{j\∈N_i\left(t\right)}{\Σ}\frac{x_j\left(t\right)-x_i\left(t\right)}{max\left\{\right|x_j\left(t\right)-x_i\left(t\right)|,|x_j(t-\mathrm{\τ})-x_i(t-\mathrm{\τ})\left|\right\}},i=1,2,...,n$

其中，N_i(t)表示節(jié)點(diǎn)i鄰居節(jié)點(diǎn)的集合，x_i(t)∈R^m表示節(jié)點(diǎn)i的狀態(tài)，τ＞0表示一個(gè)正的時(shí)間延遲常數(shù)，n表示節(jié)點(diǎn)的數(shù)量。

5.如權(quán)利要求1所述一種基于時(shí)延滑?？刂频姆植际狡骄櫡椒?，其特征在于在步驟4中，所述根據(jù)收集到的通信信息以及給定的時(shí)變參考信號，設(shè)計(jì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的基于時(shí)延滑模控制的分布式平均跟蹤方法包括：

1)由步驟3中獲得的i節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)差值信息以及參考信號，設(shè)計(jì)如下公式所表示的分布式平均跟蹤控制方法：

x_i(t)＝z_i(t)+r_i(t),i＝1,2,...,n

${\stackrel{\·}{z}}_i\left(t\right)=\mathrm{\α}\underset{j\∈N_i\left(t\right)}{\Σ}\frac{x_j\left(t\right)-x_i\left(t\right)}{max\left\{\right|x_j\left(t\right)-x_i\left(t\right)|,|x_j(t-\mathrm{\τ})-x_i(t-\mathrm{\τ})\left|\right\}},i=1,2,...,n$

其中，x_i(t)∈R^m表示節(jié)點(diǎn)i的狀態(tài)，z_i(t)∈R^m表示節(jié)點(diǎn)i的內(nèi)部狀態(tài)，r_i(t)∈R^m表示節(jié)點(diǎn)i的參考信號，正常數(shù)α＞0表示控制增益，N_i(t)表示節(jié)點(diǎn)i鄰居節(jié)點(diǎn)的集合，τ＞0表示一個(gè)正的時(shí)間延遲常數(shù)，n表示節(jié)點(diǎn)的數(shù)量；

2)以如下公式等效替換的分布式平均跟蹤控制方法：

${\stackrel{\·}{x}}_i\left(t\right)=f_i\left(t\right)=\mathrm{\α}\underset{j\∈N_i\left(t\right)}{\Σ}\frac{x_j\left(t\right)-x_i\left(t\right)}{max\left\{\right|x_j\left(t\right)-x_i\left(t\right)|,|x_j(t-\mathrm{\τ})-x_i(t-\mathrm{\τ})\left|\right\}},i=1,2,...,n$

其中，x_i(t)∈R^m表示節(jié)點(diǎn)i的狀態(tài)，f_i(t)∈R^m表示節(jié)點(diǎn)i的參考信號的導(dǎo)數(shù)，是有界可測的，滿足是一個(gè)正的常數(shù)，正常數(shù)α＞0表示控制增益，N_i(t)表示節(jié)點(diǎn)i鄰居節(jié)點(diǎn)的集合，τ＞0表示一個(gè)正的時(shí)間延遲常數(shù)，n表示節(jié)點(diǎn)的數(shù)量；其中，基于符號函數(shù)的修改主要體現(xiàn)在這一項(xiàng)的分母中，正常的符號函數(shù)分母是|x_j(t)-x_i(t)|，對此進(jìn)行如下修改：引入一個(gè)時(shí)間延遲項(xiàng)，將max{|x_j(t)-x_i(t)|,|x_j(t-τ)-x_i(t-τ)|}作為修改后的符號函數(shù)的分母，來解決分布式平均跟蹤問題收斂時(shí)存在的抖動問題。

6.如權(quán)利要求1所述一種基于時(shí)延滑?？刂频姆植际狡骄櫡椒?，其特征在于在步驟7中，所述實(shí)現(xiàn)分布式平均跟蹤的目標(biāo)如下：

$\underset{t\→\mathrm{\∞}}{\lim }\left|\right|x_i\left(t\right)-\frac{1}{n}{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^n{r}_j\left(t\right)\left|\right|=0,i=1,2...,n$

其中，x_i(t)∈R^m表示節(jié)點(diǎn)i的狀態(tài)，r_i(t)∈R^m表示節(jié)點(diǎn)i的參考信號，表示n個(gè)時(shí)變參考信號的平均值，n表示節(jié)點(diǎn)的數(shù)量；跟蹤目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)可以看作是如下兩個(gè)公式的分別實(shí)現(xiàn)：

$\underset{t\→\mathrm{\∞}}{\lim }|x_i\left(t\right)-x_j\left(t\right)|=0,i,j=1,2,...n$

$\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{x}_i\left(t\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{r}_i\left(t\right)$

其中，x_i(t)∈R^m表示節(jié)點(diǎn)i的狀態(tài)，r_i(t)∈R^m表示節(jié)點(diǎn)i的參考信號，n表示節(jié)點(diǎn)的數(shù)量；公式表示實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)的一致性，表示實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)和參考信號的一致性；跟蹤目標(biāo)所表示的狀態(tài)和參考信號的一致性，其實(shí)現(xiàn)過程依賴于不變特性的成立：即通過步驟2中的所有節(jié)點(diǎn)內(nèi)部狀態(tài)的初始化有以下兩式成立：

$\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{x}_i\left(0\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{r}_i\left(0\right)$

$\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{\stackrel{\·}{x}}_i\left(t\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{f}_i\left(t\right)$

其中，x_i(0)∈R^m表示節(jié)點(diǎn)i的初始狀態(tài)，r_i(0)∈R^m表示節(jié)點(diǎn)i的初始參考信號，x_i(t)∈R^m表示節(jié)點(diǎn)i的狀態(tài)，f_i(t)∈R^m表示節(jié)點(diǎn)i的參考信號的導(dǎo)數(shù)；表示在初始時(shí)刻，所有節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)之和等于所有節(jié)點(diǎn)的參考信號之和，表示在任一t時(shí)刻，所有節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)變化率之和等于所有節(jié)點(diǎn)的參考信號變化率之和；因此在任一t時(shí)刻，所有節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)變化量之和也等于參考信號的變化量之和，即保持不變特性：這樣當(dāng)狀態(tài)和參考信號趨于相同時(shí)，表明狀態(tài)平均值趨于參考信號平均值，那么在實(shí)現(xiàn)狀態(tài)一致性的情況下，便得到每個(gè)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)趨于所有參考信號的平均值，實(shí)現(xiàn)分布式平均跟蹤問題。