CN114035589A - 基于抗攻击策略的集群无人艇容错协同控制方法 - Google Patents

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CN114035589A CN202111458393.7A CN202111458393A CN114035589A CN 114035589 A CN114035589 A CN 114035589A CN 202111458393 A CN202111458393 A CN 202111458393A CN 114035589 A CN114035589 A CN 114035589A
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Abstract

本发明提供了一种基于抗攻击策略的集群无人艇容错协同控制方法，包括：进行无人艇推进器突变和缓变复合故障的指数型建模，得到物理复合故障模型；进行无人艇网络攻击的基于连通性保持和连通性瘫痪的混合型建模，得到网络攻击模型；根据无人艇的真实海洋场景下波浪扰动模型、网络攻击模型和物理复合故障模型，建立统一模型；以及进行集群无人艇一体化的分散式故障估计和分布式容错协同控制。

Description

基于抗攻击策略的集群无人艇容错协同控制方法
技术领域
本发明总的来说涉及控制科学与工程领域，细分为智能无人系统的协同控制和安全容错控制技术领域，更具体而言涉及一种基于抗攻击策略的集群无人艇容错协同控制方法。
背景技术
集群无人舰艇是指一组编队的多个无人舰艇。近年来，集群无人舰艇的应用日益增长，目前，集群无人艇已经在诸如围捕、驱离、扫雷、反潜之类的军事领域以及诸如物资补给、地形测绘、海面营救、无人搜索之类的民事领域发挥重要作用。
在网络层遭受恶意攻击或物理层失效导致推进器发生故障的情况下，集群无人艇如何有效抵御网络攻击、补偿物理故障，实现安全、健康的无人艇容错协同编队，是业界的一个重要研究课题。
但面对集群无人艇遭受故障和网络攻击的问题，一方面现有的无人艇推进器故障建模仅考虑常值、时变的突变常规故障，而忽略早期特征不明显、故障行为不显著的缓变故障。然而，特别是集群无人艇这样的多智能体系统的不可逆转的奔溃、碰撞往往是由于早期缓变故障所引起、传播和扩散的。另一方面，由于网络攻击的存在，通讯拓扑产生非周期性通断，即信息断断续续传输，现有基于图论的多智能体系统容错协同控制方法无法直接推广应用于集群无人艇系统。
同时，面对集群无人艇在故障情况下的协同控制问题，一方面现有技术往往专注于解决一个单一约束问题，例如考虑单一的波浪扰动或单一的推进器故障，尚未深入研究各约束复合作用建模下对集群无人艇同步、一致性目标的影响，从而导致现有技术处理多约束问题、复合建模问题有局限性。另一方面，现有技术往往割裂故障诊断和容错控制的有机联系，只倾向于独立故障估计和独立容错控制。具体地说，关注解决故障诊断问题的方法仅实现故障的检测、定位和隔离而不考虑集群无人艇故障发生后的有效同步，关注解决容错协同控制问题的方法仅利用现有的较少输出信息强制鲁棒性容错，而不利用故障诊断中获取的推进器故障信息，从而导致信息样本缺失、协同效果一般的后果。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于抗攻击策略的集群无人艇容错协同控制方法，以解决在集群无人艇的协同控制问题中现有技术不考虑缓变故障和网络攻击影响，往往专注于解决一个单一约束问题，以及解决独立故障估计和独立容错控制问题。
为解决上述技术问题，本发明提供一种基于抗攻击策略的集群无人艇容错协同控制方法，包括：
进行无人艇推进器突变和缓变复合故障的指数型建模，得到物理复合故障模型；
进行无人艇网络攻击的基于连通性保持和连通性瘫痪的混合型建模，得到网络攻击模型；
根据无人艇的真实海洋场景下波浪扰动模型、网络攻击模型和物理复合故障模型，建立统一模型；以及
进行一体化的分散式故障估计和分布式容错协同控制。
可选的，在所述的基于抗攻击策略的集群无人艇容错协同控制方法中，还包括：
无人艇海洋场景下波浪扰动、突变和缓变推进器复合故障、连通性保持和连通性瘫痪混合型网络攻击的综合建模包括：第i个跟随无人艇的摇摆、偏航、滚转运动方程中引入波浪扰动及指数型突变和缓变推进器复合故障，在第i个跟随无人艇的分布式容错协同控制器中引入基于连通性保持和连通性瘫痪的无人艇混合型网络攻击建模；
无人艇突变和缓变推进器指数型复合故障建模包括在第i个跟随无人艇的摇摆、偏航、滚转运动方程的方向舵偏角通道中建立突变和缓变推进器指数型复合故障模型；
无人艇基于连通性保持和连通性瘫痪的混合型网络攻击建模包括根据网络攻击导致通讯拓扑保持连通或保持瘫痪的相异结果逆推建立无人艇网络混合型攻击模型；
集群无人艇分散式故障估计和分布式容错协同控制一体化包括设计第i个跟随无人艇的分散式故障估计器和分布式容错协同控制器，所设计的分布式容错协同控制器包括故障估计器中补偿信息和领航-跟随同步信息。
可选的，在所述的基于抗攻击策略的集群无人艇容错协同控制方法中，还包括步骤一：
根据常规无人艇摇摆、偏航、滚转运动方程，设置N+1个无人艇组成领航-跟随集群无人艇系统，在第i个跟随无人艇中考虑突变和缓变推进器复合故障发生于方向舵偏角通道，i＝1,…,N,即
Figure BDA0003387259160000031
Figure BDA0003387259160000032
Figure BDA0003387259160000033
Figure BDA0003387259160000034
Figure BDA0003387259160000035
其中vi(t),ri(t),ψi(t),pi(t),φi(t),di(t)分别表示为第i个跟随无人艇的摇摆速度、偏航速度、偏航角、滚转速度、滚转角、方向舵偏角，ωψi(t),ωφi(t)表示为第i个跟随无人艇的波浪扰动，ζ,ωn表示为阻尼比和自然频率，Tv,Tr表示为时间常数，Kdv,Kdr,Kvr,Kdp,Kvp表示为无人艇系统增益；
方向舵偏角通道中叠加的
Figure BDA0003387259160000036
表示为突变和缓变推进器复合故障；令
Figure BDA0003387259160000037
且
Figure BDA0003387259160000038
分别表示为
Figure BDA0003387259160000039
具体突变和缓变推进器复合故障指数型建模如下：
Figure BDA00033872591600000310
其中
Figure BDA00033872591600000311
分别表示为常值故障上界、故障发生时刻以及故障衰减率。
可选的，在所述的基于抗攻击策略的集群无人艇容错协同控制方法中，还包括步骤二：
根据步骤一中第i个跟随无人艇的摇摆、偏航、滚转运动方程，定义跟随无人艇动态方程的系统状态xi(t)、角度传感器可测输出yi(t)、波浪引起外部扰动ωi(t)分别为xi(t)＝[vi(t)ri(t)ψi(t)pi(t)φi(t)]T,yi(t)＝[ψi(t)φi(t)]T,ωi(t)＝[ωψi(t)ωφi(t)]T，得到跟随无人艇动态方程表示如下：
Figure BDA0003387259160000041
其中
Figure BDA0003387259160000042
表示为指数型突变和缓变推进器复合故障，且无人艇动态方程的增益矩阵A,B,F,E,C表示如下：
Figure BDA0003387259160000043
同时，领航无人艇定义为第0个无人艇，在领航无人艇中不考虑突变和缓变推进器复合故障，得到健康领航无人艇动态方程表示如下：
Figure BDA0003387259160000044
其中x0(t)＝[v0(t)r0(t)ψ0(t)p0(t)φ0(t)]T,y0＝[ψ0(t)φ0(t)]T表示为领航无人艇的系统状态和可测输出，且领航无人艇的方向舵偏角设置为d0(t)＝-Kxx0(t)，其中Kx表示为状态反馈增益。
可选的，在所述的基于抗攻击策略的集群无人艇容错协同控制方法中，还包括步骤三：
根据步骤二中第i个跟随无人艇的动态方程，定义第i个跟随无人艇增广模型的增广状态为
Figure BDA0003387259160000045
增广不确定性为
Figure BDA0003387259160000046
则得到如下表示的第i个跟随无人艇的增广模型：
Figure BDA0003387259160000047
其中第i个跟随无人艇增广模型的系统增广矩阵表示如下：
Figure BDA0003387259160000048
其中0表示为元素为0的矩阵。
可选的，在所述的基于抗攻击策略的集群无人艇容错协同控制方法中，还包括步骤四：
根据步骤三中第i个跟随无人艇的增广模型，设计分散式未知输入观测器来实现对内部状态和未知突变和缓变推进器复合故障的有效估计，表示如下：
Figure BDA0003387259160000051
其中zi(t)表示为未知输入观测器的状态，
Figure BDA0003387259160000052
表示为增广状态
Figure BDA0003387259160000053
的估计值，其中
Figure BDA0003387259160000054
表示为系统状态xi(t)的估计状态而
Figure BDA0003387259160000055
表示为推进器复合故障fδi(t)的估计故障，M,G,J,Θ,H表示为未知输入观测器增益矩阵。
可选的，在所述的基于抗攻击策略的集群无人艇容错协同控制方法中，还包括步骤五：
步骤四中获取的分散式故障估计的估计信息
Figure BDA0003387259160000056
包括无人艇角度、角速度状态估计信息
Figure BDA0003387259160000057
推进器复合故障估计信息
Figure BDA0003387259160000058
根据分散式故障估计的估计信息
Figure BDA0003387259160000059
在无人艇网络攻击的基于连通性保持和连通性瘫痪的混合型攻击建模下，设计如下表示的第i个跟随无人艇的分布式容错协同控制器(即方向舵偏角δi(t))，实现容错目标以及对领航无人艇的有效、及时协同跟踪，
Figure BDA00033872591600000510
其中故障估计补偿增益表示为K＝[Kx Kf]，其中Kx为步骤二中状态反馈增益，而Kf表示为故障补偿增益，具体如下：
Figure BDA00033872591600000511
其中阻尼比和自然频率ζ,ωn，时间常数Tv,Tr，无人艇系统增益Kdv,Kdr,Kvr,Kdp,Kvp的定义见步骤一，R表示为领航-跟随同步增益，κ为正常数，yi(t),yj(t),y0(t)分别表示为第i个、第j个跟随无人艇和领航无人艇的角度传感器可测输出；
同时γ(t)表示为基于连通性保持和连通性瘫痪的混合型无人艇网络攻击影响下通讯拓扑的切换信号，且满足γ(t)∈Γ＝Γm∪Γp＝{1,…,q,q+1,…,h},h≥2，其中Γm,Γp分别表示为q个连通性保持网络攻击下的通讯拓扑和(h-q)个连通性瘫痪网络攻击下的通讯拓扑的集合，Γ表示为混合型网络攻击通讯拓扑总集合，q,h为正常数；
连通性保持网络攻击下的通讯拓扑包括：受网络攻击影响仍保持网络连通且包含以领航无人艇为根节点的有向生成树；
连通性瘫痪网络攻击下的通讯拓扑包括：受网络攻击影响后网络不再连通但可通过网络修复机制恢复至连通性保持；
其中
Figure BDA0003387259160000061
为
Figure BDA0003387259160000062
的第i行第j列元素值，
Figure BDA0003387259160000063
为
Figure BDA0003387259160000064
的对角元素值，其中
Figure BDA0003387259160000065
分别为图论中通讯拓扑拉普拉斯矩阵和领航-跟随矩阵。
可选的，在所述的基于抗攻击策略的集群无人艇容错协同控制方法中，还包括步骤六：
根据步骤二、步骤五待求解的状态反馈增益Kx，步骤四待求解未知输入观测器增益矩阵H，求解如下矩阵不等式方程组，得到对称正定矩阵P，矩阵Kx,H,J1，以及正常数τ1,τ2：
Figure BDA0003387259160000066
Figure BDA0003387259160000067
Figure BDA0003387259160000068
Figure BDA0003387259160000069
其中χ1,χ2,χ3表示为预设正常数，
Figure BDA00033872591600000610
Figure BDA00033872591600000611
表示为故障衰减率且min函数为最小取值，He(·)表示为对应矩阵与其转置矩阵相加操作，即He(·)＝·+·T；
同时对于切换信号γ(t)∈Γm，满足
Figure BDA00033872591600000612
且max函数为最大取值，对于切换信号γ(t)∈Γp，满足
Figure BDA00033872591600000613
其中λmax,λmin表示为最大和最小特征值，
Figure BDA00033872591600000614
为对称正定矩阵，包含对角正定矩阵
Figure BDA00033872591600000615
且对角元素为
Figure BDA00033872591600000616
满足
Figure BDA00033872591600000617
其中
Figure BDA00033872591600000618
由通讯拓扑拉普拉斯矩阵
Figure BDA00033872591600000619
和领航-跟随矩阵
Figure BDA00033872591600000620
共同构成，且1N为元素1的N×1的列矩阵。
可选的，在所述的基于抗攻击策略的集群无人艇容错协同控制方法中，还包括步骤七：
根据步骤四待求解未知输入观测器增益矩阵M,G,J,Θ，步骤五待设定领航-跟随同步增益R和正常数κ，根据步骤六中已求解的对称正定矩阵P，矩阵Kx,H,J1，设置如下增益矩阵：
Figure BDA00033872591600000621
其中无人艇动态方程的增益矩阵B,C见步骤二，系统增广矩阵
Figure BDA00033872591600000622
见步骤三；
同时设置步骤五中正常数κ满足
Figure BDA00033872591600000623
且λ1,λ2的取值见步骤六。
可选的，在所述的基于抗攻击策略的集群无人艇容错协同控制方法中，还包括步骤八：
根据步骤六、步骤七中预设和求解的矩阵和常值参数，给定正常数ρ＊∈(0,ηm)，其中ηm＝min(χ1,χ2τ1)为最小取值，χ1,χ2,τ1取值见步骤六；
对于正值衰减率ρΓ满足ρΓ∈(0,ρ＊)，在时间区间[t0,t)，当满足如下混合型网络攻击频率
Figure BDA0003387259160000071
攻击激活率指标
Figure BDA0003387259160000072
则确保所提出的集群无人艇容错协同控制器的激活时间位于连通性保持网络攻击的时间区间内，
Figure BDA0003387259160000073
Figure BDA0003387259160000074
其中
Figure BDA0003387259160000075
且min,max函数分别为最小、最大取值，χ4为预设正常数，
Figure BDA0003387259160000076
表示为波浪扰动的已知上界值，χ3,
Figure BDA0003387259160000077
取值见步骤六；
最终实现容错目标以及集群无人艇的领航-跟随性能，即第i个跟随无人艇对领航无人艇的状态跟踪误差的指数型指标表示如下：
Figure BDA0003387259160000078
其中σΓ为预设正常数，ei(t)＝xi(t)-x0(t)表示为t时刻状态跟踪误差且ei(t0)＝xi(t0)-x0(t0)表示为初始t0时刻状态跟踪误差，‖‖表示为二范数，P,
Figure BDA0003387259160000079
取值见步骤六，ρΓ取值见步骤八，即满足ρΓ∈(0,ρ＊)。
本发明的发明人经研究发现，现有的无人艇推进器故障建模仅考虑常值、时变的突变常规故障，而忽略早期特征不明显、故障行为不显著的缓变故障。然而，特别是集群无人艇这样的多智能体系统的不可逆转的奔溃、碰撞往往是由于早期故障所引起、传播和扩散的，若能在缓变故障早期处理则可规避大范围的集群非同步、瘫痪现象，从而更早达到容错目标，实现无人艇的健康、安全和稳定；
进一步的，发明人还发现，由于网络攻击的存在，通讯拓扑产生非周期性通断，即信息断断续续传输，现有基于图论的多智能体系统容错协同控制方法无法直接推广应用于集群无人艇系统，需开发抵抗连通保持和连通瘫痪的混合型网络攻击的新型容错控制方法来有效抵御网络攻击；
更进一步的，现有技术还存在如下问题：面向故障影响下集群无人艇这类多智能体系统的协同控制问题，现有技术往往割裂故障诊断和容错控制的有机联系，只倾向于独立故障估计和独立容错控制。具体地说，关注解决故障诊断问题的方法仅实现故障的检测、定位和隔离而不考虑集群无人艇故障发生后的有效同步，关注解决容错协同控制问题的方法仅利用现有的较少输出信息强制鲁棒性容错(被动容错)，而不利用故障诊断中获取的推进器故障信息，从而导致信息样本缺失、协同效果一般的后果。需开发故障估计和容错协同控制的一体化设计方法，基于故障估计信息的容错协同控制(主动容错)可实现集群无人艇领航-跟随误差的有效、及时和小波动收敛。综上所述，本发明的目的在于提供一种基于抗攻击策略的集群无人艇容错协同控制方法，以统一解决上述所有的技术问题。
基于以上洞察，本发明提供了一种基于抗攻击策略的集群无人艇容错协同控制方法，结合无人艇真实海洋场景下波浪扰动模型、网络攻击模型、物理复合故障模型，建立统一模型，进行无人艇推进器突变和缓变复合故障的指数型建模和无人艇网络攻击的基于连通性保持和连通性瘫痪的混合型建模，通过分散式故障估计和分布式容错协同控制的一体化设计，实现了在网络层存在连通性保持和连通性瘫痪的混合型网络攻击、物理层存在推进器突变和缓变复合故障的复杂场景下，通过所提集群无人艇容错协同控制方法仍能确保集群无人艇的领航-跟随性能，同时保障集群无人艇的健康、安全和稳定。
进一步的，本发明还具有以下有益效果：
通过无人艇真实海洋场景下波浪扰动建模、网络攻击建模、物理复合故障建模的综合、统一，不局限于单一的扰动建模或网络攻击建模或物理故障建模，更真实模拟海面无人艇的运行环境及遭受的网络-物理约束，在综合、全面的角度建立更真实的波浪-攻击-故障模型；
通过无人艇推进器突变和缓变复合故障的指数型建模，克服常规、单一的突变故障建模(如推进器加性、乘性故障、卡死、部分失效故障)，引入指数型建模凸显缓变故障的早期特征不明显、行为不突出的特性，并将无人艇推进器突变和缓变复合故障综合、统一建模；
通过无人艇网络攻击的基于连通性保持和连通性瘫痪的混合型建模，基于网络攻击导致通讯拓扑保持连通或保持瘫痪的相异结果逆推建立无人艇网络混合型攻击模型，提出攻击频率、攻击激活率指标来确保所提出的集群无人艇容错协同控制器的激活时间仅位于连通性保持网络攻击的时间区间而规避位于连通性瘫痪网络攻击的时间区间；
通过分散式故障估计和分布式容错协同控制的一体化设计方法：有效利用分散式故障估计中获取的无人艇角度、角速度状态估计信息以及推进器故障估计信息，克服常规容错协同控制器中仅包含邻接无人艇角度、角速度状态信息的单一和局限性，位于容错协同控制器中的故障估计模块的估计信息可有效抵消推进器突变和缓变复合故障的影响，且充分利用更易工程获取的输出信息，实现容错目标以及集群无人艇的领航-跟随性能。同时分散式和分布式的一体化有机组合，一方面相比于集中式控制节约了中心控制器的计算负担，另一方面相比于全分布式控制降低了局部控制器的结构复杂度。
附图说明
图1是本发明一实施例中的基于抗攻击策略的集群无人艇容错协同控制方法示意图；
图2是本发明另一实施例中的基于抗攻击策略的集群无人艇容错协同控制方法示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式参考附图进一步阐述本发明。
应当指出，各附图中的各组件可能为了图解说明而被夸大地示出，而不一定是比例正确的。在各附图中，给相同或功能相同的组件配备了相同的附图标记。
在本发明中，除非特别指出，“布置在…上”、“布置在…上方”以及“布置在…之上”并未排除二者之间存在中间物的情况。此外，“布置在…上或上方”仅仅表示两个部件之间的相对位置关系，而在一定情况下、如在颠倒产品方向后，也可以转换为“布置在…下或下方”，反之亦然。
在本发明中，各实施例仅仅旨在说明本发明的方案，而不应被理解为限制性的。
在本发明中，除非特别指出，量词“一个”、“一”并未排除多个元素的场景。
在此还应当指出，在本发明的实施例中，为清楚、简单起见，可能示出了仅仅一部分部件或组件，但是本领域的普通技术人员能够理解，在本发明的教导下，可根据具体场景需要添加所需的部件或组件。另外，除非另行说明，本发明的不同实施例中的特征可以相互组合。例如，可以用第二实施例中的某特征替换第一实施例中相对应或功能相同或相似的特征，所得到的实施例同样落入本申请的公开范围或记载范围。
在此还应当指出，在本发明的范围内，“相同”、“相等”、“等于”等措辞并不意味着二者数值绝对相等，而是允许一定的合理误差，也就是说，所述措辞也涵盖了“基本上相同”、“基本上相等”、“基本上等于”。以此类推，在本发明中，表方向的术语“垂直于”、“平行于”等等同样涵盖了“基本上垂直于”、“基本上平行于”的含义。
另外，本发明的各方法的步骤的编号并未限定所述方法步骤的执行顺序。除非特别指出，各方法步骤可以以不同顺序执行。
以下结合附图和具体实施例对本发明提出的基于抗攻击策略的集群无人艇容错协同控制方法作进一步详细说明。根据下面说明，本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。
本发明的目的在于提供一种基于抗攻击策略的集群无人艇容错协同控制方法，以解决在集群无人艇的协同控制问题中现有技术不考虑缓变故障和网络攻击影响，往往专注于解决一个单一约束问题，以及解决独立故障估计和独立容错控制。
为实现上述目的，如图1所示，本发明提供了一种基于抗攻击策略的集群无人艇容错协同控制方法，包括：进行无人艇推进器突变和缓变复合故障的指数型建模，得到物理复合故障模型；进行无人艇网络攻击的基于连通性保持和连通性瘫痪的混合型建模，得到网络攻击模型；根据无人艇的真实海洋场景下波浪扰动模型、网络攻击模型和物理复合故障模型，建立统一模型；以及进行一体化的分散式故障估计和分布式容错协同控制。
在本发明的一个实施例中，步骤一包括：根据常规无人艇摇摆、偏航、滚转运动方程，设置N+1个无人艇组成领航-跟随集群无人艇系统，在第i个跟随无人艇中考虑突变和缓变推进器复合故障发生于方向舵偏角通道，即
Figure BDA0003387259160000111
Figure BDA0003387259160000112
Figure BDA0003387259160000113
Figure BDA0003387259160000114
Figure BDA0003387259160000115
其中vi(t),ri(t),ψi(t),pi(t),φi(t),di(t)且ωψi(t),ωφi(t)分别表示为第i个跟随无人艇的摇摆速度、偏航速度、偏航角、滚转速度、滚转角、方向舵偏角以及波浪扰动，ζ,ωn表示为阻尼比和自然频率，Tv,Tr表示为时间常数，Kdv,Kdr,Kvr,Kdp,Kvp表示为无人艇系统增益。
方向舵偏角通道中叠加的
Figure BDA0003387259160000116
表示为突变和缓变推进器复合故障。令
Figure BDA0003387259160000117
且
Figure BDA0003387259160000118
分别表示为
Figure BDA0003387259160000119
具体突变和缓变推进器复合故障指数型建模如下：
Figure BDA00033872591600001110
其中
Figure BDA00033872591600001111
表示为常值故障上界、故障发生时刻以及故障衰减率。
步骤二包括：根据步骤一中第i个跟随无人艇的摇摆、偏航、滚转运动方程，定义跟随无人艇动态方程的系统状态xi(t)、角度传感器可测输出yi(t)、波浪引起外部扰动ωi(t)分别为xi(t)＝[vi(t)ri(t)ψi(t)pi(t)φi(t)]T,yi(t)＝[ψi(t)φi(t)]T,ωi(t)＝[ωψi(t)ωφi(t)]T，可得跟随无人艇动态方程表示如下：
Figure BDA00033872591600001112
其中
Figure BDA00033872591600001113
表示为指数型突变和缓变推进器复合故障，且无人艇动态方程的增益矩阵A,B,F,E,C表示如下：
Figure BDA0003387259160000121
同时，在领航无人艇(定义为第0个无人艇)中不考虑突变和缓变推进器复合故障，可得健康领航无人艇动态方程表示如下：
Figure BDA0003387259160000122
其中x0(t)＝[v0(t)r0(t)ψ0(t)p0(t)φ0(t)]T,y0＝[ψ0(t)φ0(t)]T表示为领航无人艇的系统状态和可测输出，且领航无人艇的方向舵偏角设置为d0(t)＝-Kxx0(t)，其中Kx表示为状态反馈增益。
步骤三包括：根据步骤二中第i个跟随无人艇的动态方程，定义第i个跟随无人艇增广模型的增广状态为
Figure BDA0003387259160000123
增广不确定性为
Figure BDA0003387259160000124
则可得如下表示的第i个跟随无人艇的增广模型：
Figure BDA0003387259160000125
其中第i个跟随无人艇增广模型的系统增广矩阵表示如下：
Figure BDA0003387259160000126
其中0表示为元素为0的矩阵。
步骤四包括：根据步骤三中第i个跟随无人艇的增广模型，设计分散式未知输入观测器来实现对内部状态和未知突变和缓变推进器复合故障的有效估计，表示如下：
Figure BDA0003387259160000127
其中zi(t)表示为未知输入观测器的状态，
Figure BDA0003387259160000128
表示为增广状态
Figure BDA0003387259160000129
的估计值，其中
Figure BDA00033872591600001210
表示为系统状态xi(t)的估计状态而
Figure BDA00033872591600001211
表示为推进器复合故障fdi(t)的估计故障，M,G,J,Θ,H表示为未知输入观测器增益矩阵。
步骤五包括：根据步骤四中获取的分散式故障估计的估计信息
Figure BDA00033872591600001212
(既包含无人艇角度、角速度状态估计信息
Figure BDA00033872591600001213
又包含推进器复合故障估计信息
Figure BDA00033872591600001214
)，在无人艇网络攻击的基于连通性保持和连通性瘫痪的混合型攻击建模下，设计如下表示的第i个跟随无人艇的分布式容错协同控制器(即方向舵偏角di(t))，实现容错目标以及对领航无人艇的有效、及时协同跟踪，
Figure BDA0003387259160000131
其中故障估计补偿增益表示为K＝[Kx Kf]，其中Kx为步骤二中状态反馈增益，而Kf表示为故障补偿增益，具体如下：
Figure BDA0003387259160000132
其中阻尼比和自然频率ζ,ωn，时间常数Tv,Tr，无人艇系统增益Kdv,Kdr,Kvr,Kdp,Kvp的定义见步骤一，R表示为领航-跟随同步增益，κ为正常数，yi(t),yj(t),y0(t)分别表示为第i个、第j个跟随无人艇和领航无人艇的角度传感器可测输出。
同时γ(t)表示为基于连通性保持和连通性瘫痪的混合型无人艇网络攻击影响下通讯拓扑的切换信号，且满足γ(t)∈Γ＝Γm∪Γp＝{1,…,q,q+1,…,h},h≥2，其中Γm,Γp分别表示为q个连通性保持和(h-q)个连通性瘫痪通讯拓扑的集合，Γ表示为混合型网络攻击通讯拓扑总集合，q,h为正常数。连通性保持网络攻击下的通讯拓扑指的是受网络攻击影响(轻微增加或删除通讯链路)仍保持网络连通且包含以领航无人艇为根节点的有向生成树，而连通性瘫痪网络攻击下的通讯拓扑指的是受网络攻击影响(显著增加或删除通讯链路)后网络不再连通但可通过网络修复机制恢复至连通性保持。
进一步，
Figure BDA0003387259160000133
为
Figure BDA0003387259160000134
的第i行第j列元素值，
Figure BDA0003387259160000135
为
Figure BDA0003387259160000136
的对角元素值，其中
Figure BDA0003387259160000137
分别为图论中通讯拓扑拉普拉斯矩阵和领航-跟随矩阵。
步骤六包括：根据步骤二、步骤五待求解的状态反馈增益Kx，步骤四待求解未知输入观测器增益矩阵H，求解如下矩阵不等式方程组，可得对称正定矩阵P，矩阵Kx,H,J1，以及正常数τ1,τ2：
Figure BDA0003387259160000138
Figure BDA0003387259160000139
Figure BDA00033872591600001310
Figure BDA00033872591600001311
其中χ1,χ2,χ3表示为预设正常数，
Figure BDA00033872591600001312
Figure BDA00033872591600001313
表示为故障衰减率且min函数为最小取值，He(·)表示为对应矩阵与其转置矩阵相加操作，即He(·)＝·+·T。
同时对于切换信号γ(t)∈Γm，满足
Figure BDA00033872591600001314
且max函数为最大取值，对于切换信号γ(t)∈Γp，满足
Figure BDA0003387259160000141
其中λmax,λmin表示为最大和最小特征值，
Figure BDA0003387259160000142
为对称正定矩阵，包含对角正定矩阵
Figure BDA0003387259160000143
且对角元素为
Figure BDA0003387259160000144
满足
Figure BDA0003387259160000145
其中
Figure BDA0003387259160000146
由通讯拓扑拉普拉斯矩阵
Figure BDA0003387259160000147
和领航-跟随矩阵
Figure BDA0003387259160000148
共同构成，且1N为元素1的N×1的列矩阵。
步骤七包括：根据步骤四待求解未知输入观测器增益矩阵M,G,J,Θ，步骤五待设定领航-跟随同步增益R和正常数κ，根据步骤六中已求解的对称正定矩阵P，矩阵Kx,H,J1，可设置如下增益矩阵：
Figure BDA0003387259160000149
其中无人艇动态方程的增益矩阵B,C见步骤二，系统增广矩阵
Figure BDA00033872591600001410
见步骤三。
同时设置步骤五中正常数κ满足
Figure BDA00033872591600001411
步骤八包括：根据步骤六、步骤七中预设和求解的矩阵和常值参数，给定正常数ρ＊∈(0,ηm)，其中ηm＝min(χ1,χ2τ1)为最小取值，χ1,χ2,τ1取值见步骤六。对于正值衰减率ρΓ满足ρΓ∈(0,ρ＊)，在时间区间[t0,t)，当满足如下混合型网络攻击频率
Figure BDA00033872591600001412
攻击激活率指标
Figure BDA00033872591600001413
则确保所提出的集群无人艇容错协同控制器的激活时间位于连通性保持网络攻击的时间区间内，
Figure BDA00033872591600001414
Figure BDA00033872591600001415
其中ηp＝max(χ3,χ4τ1),
Figure BDA00033872591600001416
γ(t)∈Γm，且min,max函数分别为最小、最大取值，χ4为预设正常数，
Figure BDA00033872591600001417
表示为波浪扰动的已知上界值，χ3,
Figure BDA00033872591600001418
取值见步骤六。
最终实现容错目标以及集群无人艇的领航-跟随性能，即第i个跟随无人艇对领航无人艇的状态跟踪误差的指数型指标表示如下：
Figure BDA00033872591600001419
其中σΓ为预设正常数，ei(t)＝xi(t)-x0(t)表示为t时刻状态跟踪误差且ei(t0)＝xi(t0)-x0(t0)表示为初始t0时刻状态跟踪误差，‖‖表示为二范数，P,
Figure BDA00033872591600001420
取值见步骤六，ρΓ取值见步骤八，即满足ρΓ∈(0,ρ＊)。
在本发明的一个实施例中，进行无人艇海洋场景下波浪扰动、突变和缓变推进器复合故障、连通性保持和连通性瘫痪混合型网络攻击的综合建模；在步骤二中的第i个跟随无人艇的摇摆、偏航、滚转运动方程中引入波浪扰动ωi(t)＝[ωψi(t)ωφi(t)]T以及指数型突变和缓变推进器复合故障
Figure BDA0003387259160000151
可得跟随无人艇动态方程表示如下：
Figure BDA0003387259160000152
在步骤五中的第i个跟随无人艇的分布式容错协同控制器中引入基于连通性保持和连通性瘫痪的无人艇混合型网络攻击建模，引入混合型无人艇网络攻击影响下通讯拓扑在连通性保持和连通性瘫痪之间切换的信号γ(t)，同时引入图论中通讯拓扑拉普拉斯矩阵
Figure BDA0003387259160000153
和领航-跟随矩阵
Figure BDA0003387259160000154
如下分布式容错协同控制器中的
Figure BDA0003387259160000155
为
Figure BDA0003387259160000156
的第i行第j列元素值，
Figure BDA0003387259160000157
为
Figure BDA0003387259160000158
的对角元素，
Figure BDA0003387259160000159
统一、综合建立的更真实波浪-攻击-故障模型，改进了现有技术解决单一约束问题，例如单一的波浪扰动或单一的推进器故障建模，形成较完善的无人艇真实海洋场景下波浪扰动、突变和缓变推进器复合故障、连通性保持和连通性瘫痪混合型网络攻击的综合模型，从而为研究集群无人艇同步、一致性目标下多约束问题、复合建模问题提供借鉴和支撑。
在本发明的一个实施例中，进行无人艇突变和缓变推进器指数型复合故障建模；在步骤一中的第i个跟随无人艇的摇摆、偏航、滚转运动方程的方向舵偏角通道中建立突变和缓变推进器指数型复合故障模型，
Figure BDA00033872591600001510
其中
Figure BDA00033872591600001511
且
Figure BDA00033872591600001512
分别表示为摇摆、偏航、滚转运动方程中的
Figure BDA00033872591600001513
同时
Figure BDA00033872591600001514
分别表示为常值故障上界、故障发生时刻以及故障衰减率。
无人艇突变和缓变推进器指数型复合故障建模，改进了现有无人艇推进器故障建模仅考虑常值、时变的突变常规故障，而忽略早期特征不明显、故障行为不显著的缓变故障。引入指数型建模凸显缓变故障的早期特征不明显、行为不突出的特性，当故障衰减率满足
Figure BDA0003387259160000161
时，该推进器故障为缓变故障；当故障衰减率满足
Figure BDA0003387259160000162
时，该推进器故障为突变故障，其中
Figure BDA0003387259160000163
为设置的已知常值。从而能在缓变故障早期阶段实现对集群无人艇的容错协同，更早达到容错目标，实现无人艇的健康、安全和稳定。
在本发明的一个实施例中，进行无人艇基于连通性保持和连通性瘫痪的混合型网络攻击建模；由于网络攻击的存在，通讯拓扑产生非周期性链路通断，即信息传输断断续续，导致造成连通性保持通讯拓扑和连通性瘫痪通信拓扑。连通性保持通讯拓扑指的是受网络攻击影响，如轻微增加或删除通讯链路后仍保持网络连通且包含以领航无人艇为根节点的有向生成树，而连通性瘫痪通讯拓扑指的是受网络攻击影响，如显著增加或删除通讯链路后网络不再连通但可通过网络修复机制恢复至连通性保持。在步骤五中满足Γ＝Γm∪Γp＝{1,…,q,q+1,…,h},h≥2，其中Γm,Γp分别表示为q个连通性保持和(h-q)个连通性瘫痪通讯拓扑的集合，Γ表示为混合型网络攻击通讯拓扑总集合。
根据网络攻击导致通讯拓扑保持连通或保持瘫痪的相异结果创新性逆推建立无人艇网络混合型攻击模型，引入了切换拓扑中切换信号γ(t)∈Γ，改进了固定拓扑下基于图论的多智能体系统容错协同控制方法无法直接推广应用于受混合型网络攻击影响的集群无人艇系统。在步骤八中提出满足如下约束的混合型网络攻击频率
Figure BDA0003387259160000164
攻击激活率指标
Figure BDA0003387259160000165
Figure BDA0003387259160000166
Figure BDA0003387259160000167
从而确保所提出的集群无人艇容错协同控制器的激活时间仅位于连通性保持网络攻击的时间区间(信息可传输)，同时规避位于连通性瘫痪网络攻击的时间区间(信息不可传输)，继而有效抵御网络攻击。
在本发明的一个实施例中，进行分散式故障估计和分布式容错协同控制一体化设计；在步骤五中设计如下表示的第i个跟随无人艇的分布式容错协同控制器，
Figure BDA0003387259160000168
所设计的分布式容错协同控制器包括两部分信息，一部分是故障估计补偿信息
Figure BDA0003387259160000171
通过故障估计补偿增益K＝[Kx Kf]连接，其中Kx为状态反馈增益，Kf为故障补偿增益，改进增加的状态和故障估计信息
Figure BDA0003387259160000172
来源于步骤四中分散式故障估计的未知输入观测器，其中
Figure BDA0003387259160000173
表示为系统状态xi(t)的估计值而
Figure BDA0003387259160000174
表示为推进器复合故障fdi(t)的估计值，从而实现对内部状态和未知突变和缓变推进器复合故障的有效估计，为容错控制中补偿故障负面影响提供额外的正面信息。
另一部分是领航-跟随同步信息
Figure BDA0003387259160000175
通过领航-跟随同步增益R连接，同时分布式地充分利用更易工程获取的第i个、第j个跟随无人艇和领航无人艇的角度传感器可测输出信息yi(t),yj(t),y0(t)，改进了现有技术依赖于更完整、真实场景不易获取的角度、角速度的全状态信息，从而实现跟随无人艇对领航无人艇的有效、及时的同步跟踪。
该改进点开发的分散式故障估计和分布式容错协同控制一体化设计方法充分利用分散式故障估计中获取的无人艇状态估计信息以及推进器故障估计信息，改进了现有独立故障估计和独立容错控制技术的单一性，保留了故障诊断和容错控制的有机联系，其主动容错机制可有效抵消推进器突变和缓变复合故障的影响，实现容错目标以及集群无人艇的领航-跟随性能。同时分散式和分布式的一体化创新组合，一方面相比于全集中式控制节约了中心控制器的计算负担，另一方面相比于全分布式控制降低了局部控制器的结构复杂度。
在本发明的一个实施例中，如图2所示，海洋场景波浪扰动、突变和缓变推进器复合故障、连通性保持和连通性瘫痪混合型网络攻击下集群无人艇的领航-跟随编队。六艘无人艇组成集群无人艇，包括领航无人艇(标号为0)和跟随无人艇(标号为1-5)。
时间区间0s-10s，原始拓扑遭受连通性维持网络攻击，经拓扑切换发生1号与2号跟随无人艇，3号与1号跟随无人艇之间重建链路，3号和2号跟随无人艇之间原先连通链路被断开，同时2号跟随无人艇发生突变和缓变推进器复合故障。
时间区间10s-30s，通讯拓扑遭受连通性瘫痪网络攻击，实线框图表示1号与2号跟随无人艇，3号与1号跟随无人艇之间链路被断开，无法进行信息传输且拓扑结构不再保持连通，但由于网络恢复机制的作用，在30s时刻恢复至连通性维持攻击，即1号与2号跟随无人艇，3号与1号跟随无人艇之间链路被重链，而新的连通性维持攻击又导致2号与5号跟随无人艇，3号与4号跟随无人艇之间链路被重链，原先1号与4号跟随无人艇，4号与5号跟随无人艇之间链路被断开。同时2号和4号跟随无人艇发生突变和缓变推进器复合故障。
时间区间30s-60s，通讯拓扑遭受连通性瘫痪网络攻击，虚线框图表示3号与1号跟随无人艇，3号与4号跟随无人艇之间链路被断开，无法进行信息传输且拓扑结构不再保持连通，但由于网络恢复机制的作用，在60s时刻恢复至连通性维持攻击，即1号和3号跟随无人艇之间链路依旧被断开转而重链3号和4号跟随无人艇之间链路，从而使得该通讯拓扑恢复连通。同时2号和4号跟随无人艇发生突变和缓变推进器复合故障。
因此，即使2号和4号跟随无人艇在10s-60s时间区间发生突变和缓变推进器复合故障，同时通讯拓扑遭受多重连通性维持和连通性瘫痪混合型网络攻击，该图显示针对网络互联的六艘无人艇，本发明提出的一种基于抗攻击策略的集群无人艇容错协同控制方法，能解决在网络层存在连通性保持和连通性瘫痪的混合型网络攻击、物理层存在推进器突变和缓变复合故障的复杂场景下依旧保持通讯拓扑的连通以及实现集群无人艇的领航-跟随编队，保障集群无人艇的健康、安全和稳定。
该例仅模拟六艘无人艇组成的领航-跟随集群无人艇编队，无人艇数量的增加、拓扑的多样和丰富性亦可推广应用于军事作战场景下多艇集群编队的围捕、驱离作业以及民用场景下海平面测绘、救灾的快速定位、广域编队搜救等。
综上，上述实施例对基于抗攻击策略的集群无人艇容错协同控制方法的不同构型进行了详细说明，当然，本发明包括但不局限于上述实施中所列举的构型，任何在上述实施例提供的构型基础上进行变换的内容，均属于本发明所保护的范围。本领域技术人员可以根据上述实施例的内容举一反三。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
上述描述仅是对本发明较佳实施例的描述，并非对本发明范围的任何限定，本发明领域的普通技术人员根据上述揭示内容做的任何变更、修饰，均属于权利要求书的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于抗攻击策略的集群无人艇容错协同控制方法，其特征在于，包括：
进行无人艇推进器突变和缓变复合故障的指数型建模，得到物理复合故障模型；
进行无人艇网络攻击的基于连通性保持和连通性瘫痪的混合型建模，得到网络攻击模型；
根据无人艇的真实海洋场景下波浪扰动模型、网络攻击模型和物理复合故障模型，建立统一模型；以及
进行一体化的分散式故障估计和分布式容错协同控制。
2.如权利要求1所述的基于抗攻击策略的集群无人艇容错协同控制方法，其特征在于，还包括：
无人艇突变和缓变推进器指数型复合故障建模包括在第i个跟随无人艇的摇摆、偏航、滚转运动方程的方向舵偏角通道中建立突变和缓变推进器指数型复合故障模型；
无人艇基于连通性保持和连通性瘫痪的混合型网络攻击建模包括根据网络攻击导致通讯拓扑保持连通或保持瘫痪的相异结果逆推建立无人艇网络混合型攻击模型；
无人艇海洋场景下波浪扰动、突变和缓变推进器复合故障、连通性保持和连通性瘫痪混合型网络攻击的综合建模包括：第i个跟随无人艇的摇摆、偏航、滚转运动方程中引入波浪扰动及指数型突变和缓变推进器复合故障；在第i个跟随无人艇的分布式容错协同控制器中引入基于连通性保持和连通性瘫痪的无人艇混合型网络攻击建模；
集群无人艇分散式故障估计和分布式容错协同控制一体化包括设计第i个跟随无人艇的分散式故障估计器和分布式容错协同控制器，所设计的分布式容错协同控制器包括故障估计器中补偿信息和领航-跟随同步信息。
3.如权利要求2所述的基于抗攻击策略的集群无人艇容错协同控制方法，其特征在于，还包括步骤一：
根据常规无人艇摇摆、偏航、滚转运动方程，设置N+1个无人艇组成领航-跟随集群无人艇系统，在第i个跟随无人艇中考虑突变和缓变推进器复合故障发生于方向舵偏角通道，i＝1,…,N,即
Figure FDA0003387259150000021
Figure FDA0003387259150000022
Figure FDA0003387259150000023
Figure FDA0003387259150000024
Figure FDA0003387259150000025
其中vi(t),ri(t),ψi(t),pi(t),φi(t),di(t)分别表示为第i个跟随无人艇的摇摆速度、偏航速度、偏航角、滚转速度、滚转角、方向舵偏角，ωψi(t),ωφi(t)表示为第i个跟随无人艇的波浪扰动，ζ,ωn表示为阻尼比和自然频率，Tv,Tr表示为时间常数，Kdv,Kdr,Kvr,Kdp,Kvp表示为无人艇系统增益；
方向舵偏角通道中叠加的
Figure FDA0003387259150000026
表示为突变和缓变推进器复合故障；令
Figure FDA0003387259150000027
且
Figure FDA0003387259150000028
分别表示为
Figure FDA0003387259150000029
具体突变和缓变推进器复合故障指数型建模如下：
Figure FDA00033872591500000210
其中
Figure FDA00033872591500000211
分别表示为常值故障上界、故障发生时刻以及故障衰减率。
4.如权利要求3所述的基于抗攻击策略的集群无人艇容错协同控制方法，其特征在于，还包括步骤二：
根据步骤一中第i个跟随无人艇的摇摆、偏航、滚转运动方程，定义跟随无人艇动态方程的系统状态xi(t)、角度传感器可测输出yi(t)、波浪引起外部扰动ωi(t)分别为xi(t)＝[vi(t)ri(t)ψi(t)pi(t)φi(t)]T,yi(t)＝[ψi(t)φi(t)]T,ωi(t)＝[ωψi(t)ωφi(t)]T，得到跟随无人艇动态方程表示如下：
Figure FDA00033872591500000212
其中
Figure FDA00033872591500000213
表示为指数型突变和缓变推进器复合故障，且无人艇动态方程的增益矩阵A,B,F,E,C表示如下：
Figure FDA00033872591500000214
同时，领航无人艇定义为第0个无人艇，在领航无人艇中不考虑突变和缓变推进器复合故障，得到健康领航无人艇动态方程表示如下：
Figure FDA0003387259150000031
其中x0(t)＝[v0(t)r0(t)ψ0(t)p0(t)φ0(t)]T,y0＝[ψ0(t)φ0(t)]T表示为领航无人艇的系统状态和可测输出，且领航无人艇的方向舵偏角设置为d0(t)＝-Kxx0(t)，其中Kx表示为状态反馈增益。
5.如权利要求4所述的基于抗攻击策略的集群无人艇容错协同控制方法，其特征在于，还包括步骤三：
根据步骤二中第i个跟随无人艇的动态方程，定义第i个跟随无人艇增广模型的增广状态为
Figure FDA0003387259150000032
增广不确定性为
Figure FDA0003387259150000033
则得到如下表示的第i个跟随无人艇的增广模型：
Figure FDA0003387259150000034
其中第i个跟随无人艇增广模型的系统增广矩阵表示如下：
Figure FDA0003387259150000035
其中0表示为元素为0的矩阵。
6.如权利要求5所述的基于抗攻击策略的集群无人艇容错协同控制方法，其特征在于，还包括步骤四：
根据步骤三中第i个跟随无人艇的增广模型，设计分散式未知输入观测器来实现对内部状态和未知突变和缓变推进器复合故障的有效估计，表示如下：
Figure FDA0003387259150000036
其中zi(t)表示为未知输入观测器的状态，
Figure FDA0003387259150000037
表示为增广状态
Figure FDA0003387259150000038
的估计值，其中
Figure FDA0003387259150000039
表示为系统状态xi(t)的估计状态而
Figure FDA00033872591500000310
表示为推进器复合故障fdi(t)的估计故障，M,G,J,Θ,H表示为未知输入观测器增益矩阵。
7.如权利要求6所述的基于抗攻击策略的集群无人艇容错协同控制方法，其特征在于，还包括步骤五：
步骤四中获取的分散式故障估计的估计信息
Figure FDA00033872591500000311
包括无人艇角度、角速度状态估计信息
Figure FDA00033872591500000312
推进器复合故障估计信息
Figure FDA00033872591500000313
根据分散式故障估计的估计信息
Figure FDA00033872591500000314
在无人艇网络攻击的基于连通性保持和连通性瘫痪的混合型攻击建模下，设计如下表示的第i个跟随无人艇的分布式容错协同控制器，为方向舵偏角di(t)，实现容错目标以及对领航无人艇的有效、及时协同跟踪，
Figure FDA0003387259150000041
其中故障估计补偿增益表示为K＝[Kx Kf]，其中Kx为步骤二中状态反馈增益，而Kf表示为故障补偿增益，具体如下：
Figure FDA0003387259150000042
其中阻尼比和自然频率ζ,ωn，时间常数Tv,Tr，无人艇系统增益Kdv,Kdr,Kvr,Kdp,Kvp的定义见步骤一，R表示为领航-跟随同步增益，κ为正常数，yi(t),yj(t),y0(t)分别表示为第i个、第j个跟随无人艇和领航无人艇的角度传感器可测输出；
同时γ(t)表示为基于连通性保持和连通性瘫痪的混合型无人艇网络攻击影响下通讯拓扑的切换信号，且满足γ(t)∈Γ＝Γm∪Γp＝{1,…,q,q+1,…,h},h≥2，其中Γm,Γp分别表示为q个连通性保持网络攻击下的通讯拓扑和(h-q)个连通性瘫痪网络攻击下的通讯拓扑的集合，Γ表示为混合型网络攻击通讯拓扑总集合，q,h为正常数；
连通性保持网络攻击下的通讯拓扑包括：受网络攻击影响仍保持网络连通且包含以领航无人艇为根节点的有向生成树；
连通性瘫痪网络攻击下的通讯拓扑包括：受网络攻击影响后网络不再连通但可通过网络修复机制恢复至连通性保持；
其中
Figure FDA0003387259150000043
为
Figure FDA0003387259150000044
的第i行第j列元素值，
Figure FDA0003387259150000045
为
Figure FDA0003387259150000046
的对角元素值，其中
Figure FDA0003387259150000047
分别为图论中通讯拓扑拉普拉斯矩阵和领航-跟随矩阵。
8.如权利要求7所述的基于抗攻击策略的集群无人艇容错协同控制方法，其特征在于，还包括步骤六：
根据步骤二、步骤五待求解的状态反馈增益Kx，步骤四待求解未知输入观测器增益矩阵H，求解如下矩阵不等式方程组，得到对称正定矩阵P，矩阵Kx,H,J1，以及正常数τ1,τ2：
Figure FDA0003387259150000051
Figure FDA0003387259150000052
Figure FDA0003387259150000053
Figure FDA0003387259150000054
其中χ1,χ2,χ3表示为预设正常数，
Figure FDA0003387259150000055
Figure FDA00033872591500000520
表示为故障衰减率且min函数为最小取值，He(·)表示为对应矩阵与其转置矩阵相加操作，即He(·)＝·+·T；
同时对于切换信号γ(t)∈Γm，满足
Figure FDA0003387259150000056
且max函数为最大取值，对于切换信号γ(t)∈Γp，满足
Figure FDA0003387259150000057
其中λmax,λmin表示为最大和最小特征值，
Figure FDA0003387259150000058
为对称正定矩阵，包含对角正定矩阵
Figure FDA0003387259150000059
且对角元素为
Figure FDA00033872591500000510
满足
Figure FDA00033872591500000511
其中
Figure FDA00033872591500000512
由通讯拓扑拉普拉斯矩阵
Figure FDA00033872591500000513
和领航-跟随矩阵
Figure FDA00033872591500000514
共同构成，且1N为元素1的N×1的列矩阵。
9.如权利要求8所述的基于抗攻击策略的集群无人艇容错协同控制方法，其特征在于，还包括步骤七：
根据步骤四待求解未知输入观测器增益矩阵M,G,J,Θ，步骤五待设定领航-跟随同步增益R和正常数κ，根据步骤六中已求解的对称正定矩阵P，矩阵Kx,H,J1，设置如下增益矩阵：
Figure FDA00033872591500000515
其中无人艇动态方程的增益矩阵B,C见步骤二，系统增广矩阵
Figure FDA00033872591500000516
见步骤三；
同时设置步骤五中正常数κ满足
Figure FDA00033872591500000517
且λ1,λ2的取值见步骤六。
10.如权利要求9所述的基于抗攻击策略的集群无人艇容错协同控制方法，其特征在于，还包括步骤八：
根据步骤六、步骤七中预设和求解的矩阵和常值参数，给定正常数ρ＊∈(0,ηm)，其中ηm＝min(χ1,χ2τ1)为最小取值，χ1,χ2,τ1取值见步骤六；
对于正值衰减率ρΓ满足ρΓ∈(0,ρ＊)，在时间区间[t0,t)，当满足如下混合型网络攻击频率
Figure FDA00033872591500000518
攻击激活率指标
Figure FDA00033872591500000519
则确保所提出的集群无人艇容错协同控制器的激活时间位于连通性保持网络攻击的时间区间内，
Figure FDA0003387259150000061
Figure FDA0003387259150000062
其中
Figure FDA0003387259150000063
且min,max函数分别为最小、最大取值，χ4为预设正常数，
Figure FDA0003387259150000064
表示为波浪扰动的已知上界值，χ3,
Figure FDA0003387259150000065
取值见步骤六；
最终实现容错目标以及集群无人艇的领航-跟随性能，即第i个跟随无人艇对领航无人艇的状态跟踪误差的指数型指标表示如下：
Figure FDA0003387259150000066
其中σΓ为预设正常数，ei(t)＝xi(t)-x0(t)表示为t时刻状态跟踪误差且ei(t0)＝xi(t0)-x0(t0)表示为初始t0时刻状态跟踪误差，‖‖表示为二范数，P,
Figure FDA0003387259150000067
取值见步骤六，ρΓ取值见步骤八，即满足ρΓ∈(0,ρ＊)。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114866284A (zh) * 2022-04-01 2022-08-05 上海大学 无人艇集群分布式安全控制方法
CN116880571A (zh) * 2023-09-07 2023-10-13 北京航空航天大学 一种网络攻击下的无人机编队鲁棒控制系统及控制方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101706367B1 (ko) * 2015-11-27 2017-02-14 공주대학교 산학협력단 과소작동기를 갖는 자율무인 이동체의 신경회로망 기반 결함포용 컨트롤 방법
CN110579965A (zh) * 2019-09-23 2019-12-17 哈尔滨工业大学 基于事件驱动的水面无人艇网络攻击下的容错控制方法
CN110989552A (zh) * 2019-11-25 2020-04-10 江南大学 一种网络攻击下连续搅拌釜式反应器系统的故障估计方法
CN111806728A (zh) * 2020-06-04 2020-10-23 南京邮电大学 具有执行器饱和的航天器多智能体姿态同步容错控制方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101706367B1 (ko) * 2015-11-27 2017-02-14 공주대학교 산학협력단 과소작동기를 갖는 자율무인 이동체의 신경회로망 기반 결함포용 컨트롤 방법
CN110579965A (zh) * 2019-09-23 2019-12-17 哈尔滨工业大学 基于事件驱动的水面无人艇网络攻击下的容错控制方法
CN110989552A (zh) * 2019-11-25 2020-04-10 江南大学 一种网络攻击下连续搅拌釜式反应器系统的故障估计方法
CN111806728A (zh) * 2020-06-04 2020-10-23 南京邮电大学 具有执行器饱和的航天器多智能体姿态同步容错控制方法

Non-Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
SHAHRAM HAJSHIRMOHAMADI: "Fault-Tolerant Fully Distributed Leader-Following Consensus for Linear Multi-agent Systems with Non-cooperative Leader", IFAC-PAPERSONLINE, vol. 53, no. 2 *
TING LI: "Cooperative Adaptive Fault-Tolerant Control for Multi-agent Systems with Deception Attacks", 2021 40TH CHINESE CONTROL CONFERENCE (CCC) *
樊谦;杨闽松;严元咏;: "多智能体系统的鲁棒故障估计观测器的设计", 计算机测量与控制, no. 05 *
瞿栋: "面向障碍速度不确定性的无人艇动态避碰", 上海大学学报, vol. 25, no. 5 *
赵锡恒;何小敏;许亮;李秀喜;: "基于时间加权K-近邻法的无线传感网系统故障诊断", 计算机应用研究, no. 10 *
马犇: "具有执行器故障的多智能体系统容错一致性控制方法研究", 中国优秀硕士学位论文全文数据库 (基础科学辑), no. 2 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114866284A (zh) * 2022-04-01 2022-08-05 上海大学 无人艇集群分布式安全控制方法
CN116880571A (zh) * 2023-09-07 2023-10-13 北京航空航天大学 一种网络攻击下的无人机编队鲁棒控制系统及控制方法
CN116880571B (zh) * 2023-09-07 2023-12-08 北京航空航天大学 一种网络攻击下的无人机编队鲁棒控制系统及控制方法

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