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在非对称有向图中,研究网络Euler-Lagrange系统的群一致性问题.每组内的智能体均为合作关系,而组间智能体则可以为合作关系或竞争关系.为了实现群一致性,假设组与组之间是无环连接的且系统有向图满足入度平衡条件.考虑到智能体间相对速度信息难以精确测量的实际情形,设计无需相对速度信息的分布式自适应控制算法,实现网络Euler-Lagrange系统的群一致性.最后通过仿真分析验证所设计算法的有效性. 相似文献
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有向网络下非线性多智能体系统的协调跟踪 总被引:1,自引:0,他引:1
基于一致性理论,在有向拓扑结构下研究非线性多智能体系统的协调跟踪控制问题.考虑智能体动力学模型为一般且仅满足Lipschitz条件的非线性系统,在仅有部分跟随智能体能获取领航智能体信息的情形下,当领航智能体与跟随智能体之间的拓扑结构具有有向生成树,即存在领航智能体到所有跟随智能体的有向路径时,所设计的分布式控制律可实现所有跟随智能体对领航智能体的跟踪,并指出该拓扑结构是系统实现跟踪的一个必要条件.最后,仿真实验验证了所设计控制算法的有效性. 相似文献
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本文针对无向图拓扑网络下的多Euler-Lagrange系统,设计了一种分布式跟踪控制策略.在只有部分智能体能够获取领航智能体信息,且各Euler-Lagrange系统模型未知的情况下,针对领航智能体速度恒定和时变两种情况进行研究,分别设计相应观测器实现了对领航者速度的观测,且观测值的导数连续,并给出了观测器收敛的充分条件.控制器由两部分组成:第1部分是一个神经网络系统的输出,以逼近系统的未知非线性环节,第2部分是一个鲁棒项,以消除逼近误差与系统外部扰动的影响,保证控制量的连续性.采用Lyapunov理论证明了闭环系统的稳定性,通过仿真验证了本文所提算法的有效性. 相似文献
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对一类含未知参数的Euler-Lagrange系统协调控制问题进行了研究, 提出了一种自适应控制算法. 该算法容许通信网络为最一般的伪强连通图, 并允许通信时延的存在. 对系统中领航者为静态和动态两种情况分别进行了研究, 设计了相应的控制器.研究结果表明,在仅有部分个体能够和领航者进行通信的情况下, 控制器能保证网络中其他个体最终和领航者趋于一致. 运用Lyapunov稳定性定理和Barbalat 定理等对自适应控制器的稳定性进行了证明,并利用数值仿真验证了算法的有效性. 相似文献
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对含有模型非线性不确定性和外部扰动的多Euler-Lagrange 系统的分布式协调包含控制问题进行研究. 考虑通讯拓扑为有向图, 所有领航者均为动态, 且各智能体间相对速度信息不可测情况. 首先, 选取相对速度作为辅助变量, 引入低通滤波器进行估计; 然后, 采用神经网络方法逼近并补偿非线性不确定性, 提出一种分布式自适应包含控制律, 并应用Lyapunov 稳定性理论证明闭环系统的包含误差一致最终有界; 最后, 通过仿真算例验证了所提出的控制律的有效性.
相似文献6.
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基于带有非线性动态的二阶多智能体系统,研究了在有动态领导者条件下的跟踪一致性问题。假设跟随者只能获取邻居智能体的相对状态信息,只有一部分跟随者可以获得领导者的位置和速度信息,领导者的控制输入非零且不被任何一个跟随者可知。在通信拓扑为无向连通图的条件下,为了避免全局信息的不确定性,设计了分布式自适应控制协议。将系统的一致性问题转化为误差系统的一致性问题,通过Lyapunov稳定性理论和矩阵理论分析得到了该协议使系统达到一致的充分条件。最后用仿真例子证明了设计方法的有效性。 相似文献
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针对具有参数不确定性和未知外部扰动的Euler-Lagrange多智能体系统,设计一种基于自适应滑模控制的分布式蜂拥算法.该算法使用自适应滑模控制和自适应控制律分别补偿未知的外部扰动与模型中可线性参数化回归的不确定项,从而在实现蜂拥控制的同时,避免智能体对外部扰动先验知识的要求.理论分析表明,在多智能体达成蜂拥的同时,算法保证滑模的自适应增益有界.此外,所提出的算法同时考虑虚拟领导者追踪与基于目标区域的跟踪问题,并给出碰撞避免的条件.最后,通过算例仿真验证所提出算法的有效性. 相似文献
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在动态切换拓扑中研究了带有参数不确定性和单向信息交互的网络化Euler-Lagrange系统的协同控制问题.针对通信拓扑随时间变化的问题,利用有效的局部信息交互设计了一个分布式控制律,并利用自适应技术解决了系统动力学中的参数不确定性问题.通过构造一个连续的Lyapunov函数,证明了系统在切换拓扑的并图存在一棵有向生成树的频率足够高时即可实现网络同步.此外,进一步拓展使用简单的干扰观测器或滑模控制方法进一步研究了该协同策略下的干扰抑制问题.最后,以五颗异构航天器的姿态同步为背景,通过数值仿真及其对照说明了所提合作控制策略的有效性. 相似文献
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文章针对带有不确定性的非线性网络系统设计了协调跟踪控制器, 使得follower实现了对仅部分信息可测且受干扰的动态leader的跟踪. 文章运用神经网络方法对follower动态进行建模, 提出了基于观测器的自适应控制策略, 并且通过Lyapunov理论证明, 在适当的网络拓扑条件和适当选择参数的前提下, 该网络系统可以达UUB (Cooperative Uniformly Ultimately Bounded). 最后, 文章给出仿真实例以验证所提算法的有效性. 相似文献
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对于动力学方程未知的全驱动多变量欧-拉系统,进行了基于特征模型的全系数自适应控制方法研究.根据全系数自适应控制思想,针对全驱动欧-拉系统提出了差分方程形式的特征模型,并得到该特征模型各系数的一些性质.基于建立的特征模型,提出多变量黄金分割控制律和相应的自适应控制策略,并对闭环系统的稳定性进行了分析.最后对两连杆的空间机器人进行了仿真,仿真结果表明了该自适应控制方法的优越性. 相似文献
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提出了一种能够解决高阶异构集群系统输出时变编队跟踪问题的控制方法. 集群系统中的智能体分为领导者和跟随者, 领导者和跟随者的动力学模型可以完全不同. 跟随者的输出在跟踪领导者输出的同时保持时变编队实现协同运动. 考虑了领导者存在已知或未知控制输入、领导者和跟随者均存在未知扰动、有向通信拓扑存在切换等多种因素并存的情况, 结合观测器理论、自适应控制理论和滑模控制理论设计了完全分布式的输出时变编队跟踪控制协议, 摆脱了对领导者控制输入上界值、与通信拓扑相关的拉普拉斯矩阵的特征值以及时变编队函数等全局信息的依赖. 利用Lyapunov理论证明了在有向拓扑切换条件下异构集群系统的闭环稳定性. 最后通过数值仿真对理论结果的有效性进行了验证. 相似文献
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研究直接自适应状态反馈控制策略解决一类有故障和摄动关联链接的分布式大系统渐进跟踪和扰动抑制问题. 根据特殊的分布式结构, 在所有关联故障因子, 关联通道摄动和子系统外部干扰的上界都未知下, 提出自适应率在线升级控制器参数. 基于自适应策略信息, 构造一类分布式状态反馈控制器自动补偿故障和摄动影响, 同时抑制外部扰动. 在关联通道有故障摄动和外部扰动情况下, 所提出的自适应鲁棒跟踪控制器可以保证所得自适应闭环大系统稳定, 及每个子系统渐进输出跟踪所对应参考信号. 最后由一个仿真例子评估所提技术的有效性. 相似文献