执行器饱和多智能体系统的自适应学习一致性算法
Adaptive learning consensus algorithm for multi-agent systems with actuator saturations
兰州理工大学 理学院, 兰州 730050
摘要
针对一类受到执行器饱和高阶多智能体系统在有限时间区间［0，T］上的精确一致性问题，利用自适应迭代学习控制的方法，设计了具有全饱和差分型自适应更新律的时变增益。通过构造适当的复合能量函数，严格证明了一致性误差向量随着迭代次数趋于无穷而一致趋于零，得到了不依赖于网络通信拓扑矩阵特征值的自适应学习一致性算法。最后，给出一个仿真例子，仿真结果说明了所提算法的有效性。
基金项目
甘肃省教育厅创新基金资助项目(2021A-025)
国家自然科学基金地区资助项目(11661050,12064024)
兰州理工大学红流一级学科建设项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.01.0008
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第9期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2737-2740
文章编号: 1001-3695(2021)09-032-2737-04
发布历史
[2021-09-05] 印刷出版
引用本文
杨娜娜, 孟新友, 王璇. 执行器饱和多智能体系统的自适应学习一致性算法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (9): 2737-2740. (Yang Nana, Meng Xinyou, Wang Xuan. Adaptive learning consensus algorithm for multi-agent systems with actuator saturations [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (9): 2737-2740. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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