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Safe consensus control for stochastic networked systems
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AI
DOI：10.1016/j.automatica.2025.112677.png)
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摘要
En 中文
随机网络系统（SNSs）的一个关键挑战是通过设计安全的一致性控制器，为一致性和安全性提供概率保证。本文提出了一种新颖的安全一致性控制方法来解决这一问题。针对SNSs的控制器设计，我们利用指数控制障碍函数（ECBF）建立了一个安全一致性准则，从而实现可达-规避-停留，确保概率上的安全一致性。基于此准则，我们提供了实现安全一致性的精确下界概率。基于建立的ECBF约束，我们将安全一致性控制问题表述为一个凸半定规划（SDP）问题，其中隐式控制器可以在算法框架内高效地在线计算。即使广泛使用的在线二次规划（QP）框架在计算一般SNSs（控制器引入噪声）的控制器时失败，我们提出的SDP算法仍然适用。此外，我们通过逆指数控制障碍函数（IECBF）提出了一个反一致性准则，以避免节点间的碰撞。我们为反一致性提供了概率保证，并将由此产生的问题表述为SDP以计算控制器。最后，两个数值示例验证了所提出方法的有效性，其中蒙特卡洛模拟验证了在变化的初始条件和随机噪声水平下，所提出方法的可重复性。
Keyword:
Stochastic networked systems
Safe consensus control
Control barrier functions
Semi-definite programming
期刊
IF:
5.9
论文数:
1.2W
被引数:
5.2W
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