具有外部扰动的非线性多智能体系统的自适应控制分析

阐述在未知扰动下含有未知量的非线性多智能体系统控制问题。提出了一种分布式设计,可实现在加权有向图拓扑下的多智能体系统一致性跟踪控制。每个智能体由有未知量的严格反馈非线性系统建模,并包含外部干扰。通过backstepping技术和神经网络的方法,在只需要自己和相邻智能体之间的相对状态信息的情况下,为每个从智能体构造自适应分布式控制器。设计的控制器和自适应控制率可保证领航者与所有跟随器之间的跟踪误差收敛到原点的一个小邻域。运用Radial Basis Function(RBF)神经网络用于逼近未知的非线性函数,并设计了一个非线性扰动观测器用于估计未知的外部扰动。采用Nussbaum函数来处理模型中未知符号的参数,仿真结果验证了所提方法的有效性。