[发明专利]基于云计算的主从式多智能体预测控制系统及方法

权利要求书

1.一种基于云计算的主从式多智能体预测控制系统，其特征在于，包括：数据缓冲器模块、云预测控制器模块、时延补偿器模块和云预测输出发生器模块；其中，

所述数据缓冲器模块，设置在各智能体系统的传感器中，用于将传感时序数据序列及其时间戳打包发往智能体i对应的云预测控制器模块，其中，i为智能体的编号，y_i(k)为当前时刻k采集到的数据，y_i(k-1)为当前时刻k的前一时刻采集到的数据，为当前时刻k的前时刻采集到的数据，为智能体i在反向通道随机网络时延的上界；

所述云预测控制器模块，设置在云端，包括主智能体云预测控制器和从智能体云预测控制器；所述主智能体云预测控制器基于系统参考信号以及主智能体的数据缓冲器模块发来的数据序列和时间戳，计算主智能体的预测控制序列并将所述主智能体的预测控制序列与其时间戳打包发送至相应的时延补偿器模块，其中，u₁(k)为当前时刻k主智能体的控制信号，表示基于当前时刻k主智能体的控制信号预测得到的当前时刻k的下一时刻主智能体的控制信号，表示基于当前时刻k主智能体的控制信号预测得到的当前时刻k之后时刻的主智能体的控制信号，为主智能体前向通道随机网络时延的上界；所述从智能体云预测控制器基于主智能体的预测输出序列从智能体的数据缓冲器模块发来的数据序列和时间戳以及来自其余各从智能体的预测输出量计算从智能体的预测控制序列并将所述从智能体的预测控制序列与其时间戳打包发送至相应的时延补偿器模块，其中，u_i(k)为当前时刻k从智能体i的控制信号，表示基于当前时刻k从智能体i的控制信号预测得到的当前时刻k的下一时刻从智能体i的控制信号，表示基于当前时刻k从智能体i的控制信号预测得到的当前时刻k之后时刻的从智能体i的控制信号，为从智能体i前向通道随机网络时延的上界，为主智能体当前时刻k的反向通道随机网络时延，为智能体j当前时刻k的反向通道随机网络时延；

所述时延补偿器模块，设置在各智能体系统的执行器中，用于在每个采样时刻，基于接收到的相应的云预测控制器最新的预测控制序列根据时间戳从所述预测控制序列中选择当前时刻应施加于智能体i上的控制信号；

所述云预测输出发生器模块，设置在云端，用于在每个采样时刻，计算主智能体在当前时刻k到时刻的预测输出序列，并在每个采样时刻，将所述预测输出序列发往各从云预测控制器；其中，

2.根据权利要求1所述的基于云计算的主从式多智能体预测控制系统，其特征在于，所述云预测控制器模块根据预测k+α时刻智能体i的控制信号其中，A_i、B_i和C_i根据智能体i的运动模型确定，x_i(k)、u_i(k)和y_i(k)分别为智能体i的系统状态、控制输入和系统输出。

3.根据权利要求2所述的基于云计算的主从式多智能体预测控制系统，其特征在于，所述云预测输出发生器模块在时，根据预测主智能体的输出序列，其中，

4.根据权利要求1所述的基于云计算的主从式多智能体预测控制系统，其特征在于，所述主从式多智能体系统预测控制系统将通信网络产生的随机网络诱导时延、数据包丢失与乱序统一处理为随机网络时延。

5.根据权利要求1所述的基于云计算的主从式多智能体预测控制系统，其特征在于，各所述智能体系统的传感器、控制器和执行器均为时间驱动，且时钟同步。

6.根据权利要求1所述的基于云计算的主从式多智能体预测控制系统，其特征在于，所述云预测控制器模块和所述云预测输出发生器模块设置于不同的云节点中。

7.根据权利要求6所述的基于云计算的主从式多智能体预测控制系统，其特征在于，不同智能体对应的云预测控制器模块设置于不同的云节点中。

8.一种基于云计算的主从式多智能体系统的预测控制方法，其特征在于，应用于权利要求1-7任一项所述的基于云计算的主从式多智能体预测控制系统，所述方法包括：

数据缓冲器模块向云预测控制器模块发送传感器采集到的时序数据序列以及所述时序数据序列的时间戳；

云预测控制器模块基于系统参考信号以及主智能体数据缓冲器模块发来的时序数据序列和时间戳，计算主智能体的预测控制序列；基于主智能体的预测输出序列、从智能体数据缓冲器模块发来的时序数据序列和时间戳以及来自其余各从智能体的预测输出量，计算从智能体的预测控制序列；并将预测控制序列发送至对应的时延补偿器模块；

时延补偿器模块基于接收到的相应的云预测控制器最新的预测控制序列，根据时间戳从所述预测控制序列中选择当前时刻应施加于智能体上的控制信号；

云预测输出发生器模块在每个采样时刻，计算主智能体在当前时刻k到时刻的预测输出序列，并在每个采样时刻，将所述预测输出序列发往各从云预测控制器。