Control of a network of time-varying agents under conditions of parametric uncertainty and external disturbances

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The structure of the control system for synchronisation of a network of identical agents under conditions of nonstationarity and parametric uncertainty of agent models is proposed. During synchronisation, it is required to ensure time-consistent behaviour of identical agents of the network taking into account external perturbations acting on each agent. In subsystems the scalar output of the leading agent is monitored, the agents are independent. Scalar inputs and outputs of agents are available for measurement. To solve the set network problem, controlling laws are built in each agent based on the auxiliary loop method, which is based on the principle of dynamic compensation. Signals carrying information negatively affecting the regulation of the subsystem are formed in advance, and then their compensation is carried out. In each agent, information about the derivatives of the intermediate signals is required, for which Khalil observers are used. To illustrate the performance of the proposed synchronisation system, we consider a numerical example of controlling a network object consisting of four agents, each of which is subject to external disturbances of different amplitude. Modelling in MATLAB Simulink has been carried out. The simulation results confirmed the theoretical conclusions and showed good performance of the synchronisation system under conditions of uncertainty and non-stationarity of the network agents' models.

About the authors

Aliya Vladimirovna Imangazieva

Astrakhan State Technical University

Email: aliya111@yandex.ru
Astrakhan

References

  1. АНДРИЕВСКИЙ Б.Р., ФУРТАТ И.Б. Наблюдатели воз-мущений: методы и приложения. Часть 1. Методы // Автоматика и телемеханика. –2020. – №9. – C. 3–61.
  2. АНДРИЕВСКИЙ Б.Р., ФУРТАТ И.Б. Наблюдатели воз-мущений: методы и приложения. Часть 2. Приложе-ния//Автоматика и телемеханика. – 2020. – №10. – C. 35–91.
  3. БУЙ В.Х., МАРГУН А.А., БОБЦОВ А.А. Синтез наблю-дателя переменных состояния и синусоидального воз-мущения для линейной нестационарной системы с неиз-вестными параметрами // Известия высших учебных за-ведений. Приборостроение. – 2024. – Т. 67, №3. – С. 209–219.
  4. ИМАНГАЗИЕВА А.В., ЦЫКУНОВ А.М. Робастное управление нестационарным динамическим объектом с компенсацией возмущений // Приборы и системы. Управ-ление, контроль, диагностика. – 2009. – №2. – C. 19–23.
  5. ИМАНГАЗИЕВА А.В. Синхронизация сети нелинейных объектов с запаздыванием по состоянию в условиях не-определенности // Мехатроника, автоматизация, управ-ление. – 2020. – Т. 21, №5. – С. 266–273.
  6. МИТРИШКИН Ю.В., КАРЦЕВ Н.М., КУЗНЕЦОВ Е.А. и др. Методы и системы магнитного управления плаз-мой в токамаках. – М.: КРАСАНД, 2020. – 528 с.
  7. ПЛОТНИКОВ С.А. Десинхронизация и колебательность в возбудимых сетях ФитцХью – Нагумо // Мехатроника, автоматизация, управление. – 2023. – Т. 24, №6. – С. 292–299.
  8. ПОЛЯК Б.Т., ХЛЕБНИКОВ М.В., РАПОПОРТ Л.Б. Ма-тематическая теория автоматического управления: учебное пособие. – М.: ЛЕНАНД, 2019. – 500 с.
  9. ПPOCКУРНИКОВ А.В., ФРАДКОВ А.Л. Задачи и мето-ды сетевого управления // Автоматика и телемеханика. – 2016. – №10. – C. 3–39.
  10. СТАББЕРУД А.Р. Методы синтеза линейных систем автоматического управления с переменными парамет-рами // Современная теория систем управления / Под ред. Я.З. Цыпкина. – М.: Наука, 1970. – С. 17–86.
  11. ФУРТАТ И.Б., ЦЫКУНОВ А.М. Адаптивное управление объектами с запаздыванием по выходу // Известия выс-ших учебных заведений. Приборостроение. – 2005. – Т. 48, №7. – С. 15–19.
  12. ФУРТАТ И.Б. Дивергентные условия устойчивости ди-намических систем // Автоматика и телемеханика. – 2020. –№2. –С. 62–75.
  13. ФУРТАТ И.Б. Плотностные системы. Анализ и управле-ние // Автоматика и телемеханика. –2023. – №11. – С. 55–76.
  14. ЦЫКУНОВ А.М. Адаптивное и робастное управление динамическими объектами по выходу. – М.: Физматлит, 2009. – 268 с.
  15. ЦЫКУНОВ А.М. Алгоритмы робастного управления с компенсацией ограниченных возмущений // Автоматика и телемеханика. – 2007. – №7. – C. 103–115.
  16. ЦЫКУНОВ А.М. Робастная синхронизация сети объек-тов с распределенным запаздыванием // Автоматика и телемеханика. – 2015. – №11. – С. 60–75.
  17. ATASSI A.N., KHALIL H.K. Separation principle for the stabilization of class of nonlinear systems // IEEE Trans. Au-tomat. Control. – 1999. – Vol. 44, No.9. – P. 1672–1687.
  18. FEUER A., MORSE A.S. Adaptive control of single-input, single-output linear systems// IEEE Trans. on Automatic Control. – 1978. – Vol. 23, No. 4. – P. 557–569.
  19. FURTAT I.B., GUSHCHIN P.A., HUY N.BA. Control of Electrical Generators Based on Low-pass Filter and Artifi-cial Time-delay // IFAC – Papers OnLine. – 2022. – Vol. 55, No.12. – P. 353–358.
  20. FURTAT I., FRADKOV A., TSYKUNOV A. Robust syn-chronization of linear dynamical networks with compensa-tion of disturbances // Int. Journal of Robust and Nonlinear Control. – 2014. – Vol. 24, No.17. – P. 2774–2784.
  21. LI Q.-K., LIN H., TAN X.et al. H∞ Consensus for Multia-gent-Based Supply Chain Systems Under Switching Topolo-gy and Uncertain Demands // IEEE Trans.on Systems, Man, and Cybernetics: Systems. –2020. – Vol. 50, No. 12. –P. 4905–4918.
  22. MITRISHKIN Y.V., KORENEV P.S., KONKOV A.E. New horizontal andvertical field coils with optimised location for robust decentralized plasma position control in the IGNITOR tokamak // Fusion Engineering and Design. – 2022. – Vol. 174 –112993.
  23. NIKIFOROV V.O., PARAMONOV A.V., GERASI-MOV D.N. Adaptive Compensation of Unmatched Disturb-ances in Unstable MIMO LTI Plants with Distinct Input De-lays // IFAC – Papers OnLine. – 2023. – Vol. 56, No. 2. – P. 9179–9184.
  24. OLFATI–SABER R. Flocking for multi-agent dynamic sys-tems: algorithms and theory // IEEE Trans. on Automatic Control. – 2006. – Vol. 51, No. 3. – P. 401–420.
  25. POLYAK B.T., KHLEBNIKOV M.V., SHCHERBA-KOV P.S. Linear matrix inequalities in control systems with uncertainty // Automation and Remote Control. – 2021. –Vol. 82, No. 1. – P. 1–40.
  26. PYRKIN A., BOBTSOV A., ORTEGA R. An adaptive ob-server for uncertain linear time-varying systems with un-known additive perturbations // Automatica. – 2023. – Vol. 147. – 110677.
  27. XIA Y., LI C. Robust Control Strategy for an Uncertain Du-al-Channel Closed-Loop supply Chain with Process Innova-tion for Remanufacturing // IEEE Access. – 2023. – Vol. 11. – P. 97852–97865.
  28. XIANWEI L., YANG T., KARIMI H.R. Consensus of multi-agent systems via fully distributed event-triggered control // Automatica. – 2020. – Vol. 116. – 108898.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».