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摘要:
针对多智能体编队系统执行器发生故障时,所引起的参数不确定以及系统瞬态不稳定问题,本文采用径向基函数神经网络(radial basis function neural networks,RBFNNs)对不确定参数(未知函数)进行估计.同时,基于反推技术设计出合理的自适应容错控制器,并通过有限时间理论保证系统实现瞬态稳定.首先,本文采用10个智能体作为被控对象,基于有向通讯拓扑结构理论,构建了非线性多智能体系统模型.其次,基于RBFNNs逼近特性,采用反推技术与动态面技术相结合,设计出合理的容错控制器,补偿多智能体中出现的未知非线性执行器故障,并采用有限时间理论解决系统瞬态不稳定问题.接着,基于Lyapunov稳定性理论分析了控制器的稳定性和快速收敛性.最后,通过两种算例对比,验证了所设计的控制器性能优于传统的反推技术,为工程实践提供了一种有效的研究思路.
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文献信息
篇名 具有混合执行器故障的多智能体分布式有限时间自适应协同容错控制
来源期刊 系统工程与电子技术 学科 工学
关键词 多智能体系统 混合执行器故障 协同容错控制 径向基函数神经网络 动态面技术
年,卷(期) 2022,(4) 所属期刊栏目 系统工程|Systems Engineering
研究方向 页码范围 1220-1229
页数 10页 分类号 TP237.2
字数 语种 中文
DOI 10.12305/j.issn.1001-506X.2022.04.19
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研究主题发展历程
节点文献
多智能体系统
混合执行器故障
协同容错控制
径向基函数神经网络
动态面技术
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
系统工程与电子技术
月刊
1001-506X
11-2422/TN
16开
北京142信箱32分箱
82-269
1979
chi
出版文献量(篇)
10512
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