事件触发的多智能体一致性

%这个是参考杨大鹏120文献的事件驱动仿真 %先考虑单积分系统的时间驱动 %Xi是状态变量，2维的， clear; close all; clc; L = [ 3 0 0 -1 -1 -1 ; -1 1 0 0 0 0; -1 -1 2 0 0 0; -1 0 0 1 0 0; 0 0 0 -1 1 0; 0 0 0 0 -1 1; ]; % delta_time = 1; delta_time = 0.01;% 0.01 表示每次迭代一次的时间间隔是0.01秒钟，也就是控制频率是100hz，这个频率在实际无人机等控制中是可行而且经常用的 total_time_s = 100;% 仿真的时间长度，100秒 % total_time_s = 1; loop_tick = total_time_s/delta_time;% 循环的总步数 ksi1 = [0.4 0.3]'; ksi2 = [0.5 0.2]'; ksi3 = [0.6 0.1]'; ksi4 = [0.7 0.0]'; ksi5 = [0.8 -0.1]'; ksi6 = [0.4 -0.2]'; ksi1_trig = zeros(1,2)'; ksi2_trig = zeros(1,2)'; ksi3_trig = zeros(1,2)'; ksi4_trig = zeros(1,2)'; ksi5_trig = zeros(1,2)'; ksi6_trig = zeros(1,2)'; error_1 = zeros(1,2)'; error_2 = zeros(1,2)'; error_3 = zeros(1,2)'; error_4 = zeros(1,2)'; error_5 = zeros(1,2)'; error_6 = zeros(1,2)'; c1 = 1.1;% 耦合增益 这个在满足一定条件下怎么最优选择呢 coefficient = -1; exp_alpha = 0.9;% 这个是触发阈值的指数函数的衰减速率 这个在满足一定条件下怎么最优选择呢 % exp_alpha = 2.1;% 如果这个alpha选择过大 不合适，收敛速度会加快，但是也会频繁引起事件触发 % trig1_tick;% 状态变量1触发时刻 trig1_tick = zeros(1,loop_tick); trig2_tick = zeros(1,loop_tick); trig3_tick = zeros(1,loop_tick); trig4_tick = zeros(1,loop_tick); trig5_tick = zeros(1,loop_tick); trig6_tick = zeros(1,loop_tick); for i = 1:1:loop_tick %*************************************** %*************** error_1 = ksi1_trig - ksi1; ksi1_next = ( coefficient * ( L(1,1) * (ksi1 + error_1) + L(1,2) * (ksi2 + error_2) + L(1,3) * (ksi3 + error_3) + ... L(1,4) * (ksi4 + error_4) + L(1,5) * (ksi5 + error_5) + L(1,6) * (ksi6 + error_6) ) ) * delta_time + ksi1; func_trig1 = norm(error_1) - c1 * exp( - exp_alpha * (i*delta_time) ); if func_trig1 > 0 ksi1_trig = ksi1_next; trig1_tick(i) = i; end %*************************************** %*************** error_2 = ksi2_trig - ksi2; ksi2_next = ( coefficient * ( L(2,1) * (ksi1 + error_1) + L(2,2) * (ksi2 + error_2) + L(2,3) * (ksi3 + error_3) + ... L(2,4) * (ksi4 + error_4) + L(2,5) * (ksi5 + error_5) + L(2,6) * (ksi6 + error_6) ) ) * delta_time + ksi2; func_trig2 = norm(error_2) - c1 * exp( - exp_alpha * (i*delta_time) ); if func_trig2 > 0 ksi2_trig = ksi2_next; trig2_tick(i) = i; end %*************************************** %*************** error_3 = ksi3_trig - ksi3; ksi3_next = ( coefficient * ( L(3,1) * (ksi1 + error_1) + L(3,2) * (ksi2 + error_2) + L(3,3) * (ksi3 + error_3) + ... L(3,4) * (ksi4 + error_4) + L(3,5) * (ksi5 + error_5) + L(3,6) * (ksi6 + error_6) ) ) * delta_time + ksi3; func_trig3 = norm(error_3) - c1 * exp( - exp_alpha * (i*delta_time) ); if func_trig3 > 0 ksi3_trig = ksi3_next; trig3_tick(i) = i; end %*************************************** %*************** error_4 = ksi4_trig - ksi4; ksi4_next = ( coefficient * ( L(4,1) * (ksi1 + error_1) + L(4,2) * (ksi2 + error_2) + L(4,3) * (ksi3 + error_3) + ... L(4,4) * (ksi4 + error_4) + L(4,5) * (ksi5 + error_5) + L(4,6) * (ksi6 + error_6) ) ) * delta_time + ksi4; func_trig4 = norm(error_4) - c1 * exp( - exp_alpha * (i*delta_time) ); if func_trig4 > 0 ksi4_trig = ksi4_next; trig4_tick(i) = i; end %*************************************** %*************** error_5 = ksi5_trig - ksi5; ksi5_next = ( coefficient * ( L(5,1) * (ksi1 + error_1) + L(5,2) * (ksi2 + error_2) + L(5,3) * (ksi3 + error_3) + ... L(5,4) * (ksi4 + error_4) + L(5,5) * (ksi5 + error_5) + L(5,6) * (ksi6 + error_6) ) ) * delta_time + ksi5; func_trig5 = norm(error_5) - c1 * exp( - exp_alpha * (i*delta_time) ); if func_trig5 > 0 ksi5_trig = ksi5_next; trig5_tick(i) = i; end %*************************************** %*************** error_6 = ksi6_trig - ksi6; ksi6_next = ( coefficient * ( L(6,1) * (ksi1 + error_1) + L(6,2) * (ksi2 + error_2) + L(6,3) * (ksi3 + error_3) + ... L(6,4) * (ksi4 + error_4) + L(6,5) * (ksi5 + error_5) + L(6,6) * (ksi6 + error_6) ) ) * delta_time + ksi6; func_trig6 = norm(error_6) - c1 * exp( - exp_alpha * (i*delta_time) ); if func_trig6 > 0 ksi6_trig = ksi6_next; trig6_tick(i) = i; end ksi1 = ksi1_next;% 这个迭代赋值应该放在最后，在所有的ksi状态变量更新结束后 ksi1_matrix(:,i) = ksi1; error1_matrix(i) = norm(error_1); ksi2 = ksi2_next;% 这个迭代赋值应该放在最后，在所有的ksi状态变量更新结束后 ksi2_matrix(:,i) = ksi2; error2_matrix(i) = norm(error_2); ksi3 = ksi3_next;% 这个迭代赋值应该放在最后，在所有的ksi状态变量更新结束后 ksi3_matrix(:,i) = ksi3; error3_matrix(i) = norm(error_3); ksi4 = ksi4_next;% 这个迭代赋值应该放在最后，在所有的ksi状态变量更新结束后 ksi4_matrix(:,i) = ksi4; error4_matrix(i) = norm(error_4); ksi5 = ksi5_next;% 这个迭代赋值应该放在最后，在所有的ksi状态变量更新结束后 ksi5_matrix(:,i) = ksi5; error5_matrix(i) = norm(error_5); ksi6 = ksi6_next;% 这个迭代赋值应该放在最后，在所有的ksi状态变量更新结束后 ksi6_matrix(:,i) = ksi6; error6_matrix(i) = norm(error_6); threshold(i) = c1 * exp( - i*delta_time); end time = 1:1:loop_tick; figure; plot(time,ksi1_matrix(1,:),'r',time,ksi2_matrix(1,:),'g',time,ksi3_matrix(1,:),'b',time,ksi4_matrix(1,:),'c',time,ksi5_matrix(1,:),'m',time,ksi6_matrix(1,:),'k'); figure; subplot(3, 2, 1); plot(time, threshold, 'r', time, error1_matrix, 'r'); subplot(3, 2, 2); plot(time, threshold, 'r', time, error2_matrix, 'g'); subplot(3, 2, 3); plot(time, threshold, 'r', time, error3_matrix, 'b'); subplot(3, 2, 4); plot(time, threshold, 'r', time, error4_matrix, 'c'); subplot(3, 2, 5); plot(time, threshold, 'r', time, error5_matrix, 'm'); subplot(3, 2, 6); plot(time, threshold, 'r', time, error6_matrix, 'k'); figure; trig1_tick_ordinate = ones(1,loop_tick);% 纵坐标位置 scatter(trig1_tick, trig1_tick_ordinate, 8, 'r', 'x'); hold on; trig2_tick_ordinate = ones(1,loop_tick) + 1;% 纵坐标位置 scatter(trig2_tick, trig2_tick_ordinate, 8, 'g', 'x'); hold on; trig3_tick_ordinate = ones(1,loop_tick) + 2;% 纵坐标位置 scatter(trig3_tick, trig3_tick_ordinate, 8, 'b', 'x'); hold on; trig4_tick_ordinate = ones(1,loop_tick) + 3;% 纵坐标位置 scatter(trig4_tick, trig4_tick_ordinate, 8, 'c', 'x'); hold on; trig5_tick_ordinate = ones(1,loop_tick) + 4;% 纵坐标位置 scatter(trig5_tick, trig5_tick_ordinate, 8, 'm', 'x'); hold on; trig6_tick_ordinate = ones(1,loop_tick) + 5;% 纵坐标位置 scatter(trig6_tick, trig6_tick_ordinate, 8, 'k', 'x'); legend('trig1\_tick', 'trig2\_tick', 'trig3\_tick', 'trig4\_tick', 'trig5\_tick', 'trig6\_tick'); xlabel('time(0.01s)'); axis([-inf inf -0.5 8]); % hold on; % temp = zeros(1,loop_tick)+3; % plot(time, temp, 'k', 'LineWidth',5);