【摘 要】
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通过协同合作,多智能体可以共同作用完成一项复杂任务,近年来多智能体的协调控制已引起学者们的广泛关注.由于实际的物理系统通常具有本质的非线性,对非线性多智能体系统的研究有着实际的意义.在一些实际工程中,智能体集结到某个区域,即存在多个领航者的情形,本文研究存在多个领航者的非线性多智能体系统合围控制,主要完成了以下工作:首先,介绍了代数图论的基本概念和本论文用到的相关定义和定理,给出了基本的多智能体系
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通过协同合作,多智能体可以共同作用完成一项复杂任务,近年来多智能体的协调控制已引起学者们的广泛关注.由于实际的物理系统通常具有本质的非线性,对非线性多智能体系统的研究有着实际的意义.在一些实际工程中,智能体集结到某个区域,即存在多个领航者的情形,本文研究存在多个领航者的非线性多智能体系统合围控制,主要完成了以下工作:首先,介绍了代数图论的基本概念和本论文用到的相关定义和定理,给出了基本的多智能体系统合围控制算法.其次,研究了输入受限的多机械系统合围控制.针对Euler-Lagrange方程所描述的多机械系统,在控制输入受限时,提出了不依赖相对速度信息的多机械系统分布式合围控制算法.基于图论和Lyapunov稳定性理论,证明了跟随者收敛到领导者所形成闭包内,并通过数值仿真对提出的分布式协调控制算法进行了验证.最后,研究了基于观测器的一类非线性多智能体系统的合围控制问题.给出了基于观测器的自适应神经网络控制算法.使得所有跟随者收敛到领航者所形式的动态闭包内.进一步,针对于执行器出现偏移故障的情况下,研究了基于观测器的一类非线性多智能体系统合围容错控制问题.理论上证明了所提出的自适应神经网络容错控制算法能够实现合围控制,并且进行了数值仿真,验证了所得结果的有效性.
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