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FDI攻击下非线性多智能体系统分布式无模型自适应控制 被引量:1
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作者 曲燊 车伟伟 《广东工业大学学报》 CAS 2022年第5期75-82,共8页
为研究受到虚假数据注入攻击的单输入单输出非线性多智能体系统的分布式无模型自适应控制问题,提出了一种新的分布式动态线性化方法,以获得非线性多智能体的等效线性数据模型。与现有多智能体的分布式无模型自适应控制在控制器设计中有... 为研究受到虚假数据注入攻击的单输入单输出非线性多智能体系统的分布式无模型自适应控制问题,提出了一种新的分布式动态线性化方法,以获得非线性多智能体的等效线性数据模型。与现有多智能体的分布式无模型自适应控制在控制器设计中有所不同,本文设计的控制器不需要网络拓扑结构的信息,仅使用系统的输入输出数据。仿真算例验证了所提出的分布式无模型自适应控制算法可以实现多智能体系统的均方有界趋同控制。算法保证了多智能体系统在受到网络攻击时可以实现趋同控制目标。 展开更多
关键词 分布式紧格式动态线性化 分布式无模型自适应控制 多智能体系统 虚假数据注入攻击
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带有未知参数和通讯时延的多智能体蜂拥控制 被引量:3
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作者 张青 李萍 +1 位作者 杨正全 陈增强 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期696-700,共5页
模拟自然界蜂拥现象的蜂拥控制是多智能体协同控制中的一个重要问题。针对带有未知参数的复杂多智能体系统研究其蜂拥控制策略,并且考虑了蜂拥过程中存在通讯时变时延的情况。采用参数自适应控制方法,给出了带有未知参数和通讯时延的多... 模拟自然界蜂拥现象的蜂拥控制是多智能体协同控制中的一个重要问题。针对带有未知参数的复杂多智能体系统研究其蜂拥控制策略,并且考虑了蜂拥过程中存在通讯时变时延的情况。采用参数自适应控制方法,给出了带有未知参数和通讯时延的多智能体系统分布式自适应控制器;依据代数图知识和Lyapunov定理,对建立的多智能体分布式控制系统进行了稳定性分析。理论分析结果表明,在分布式自适应控制作用下,带有未知参数和通讯时延的多智能体系统能够很好地达到蜂拥状态;数值仿真结果也验证了该蜂拥控制算法的有效性。 展开更多
关键词 多智能体系统 蜂拥控制 时变时延 未知参数 分布式自适应控制
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网络攻击下多智能体系统数据驱动安全控制 被引量:2
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作者 曲燊 马永胜 车伟伟 《控制工程》 CSCD 北大核心 2022年第6期1018-1026,共9页
研究了受到虚假数据注入攻击的单输入单输出非线性多智能体系统的分布式无模型自适应控制问题。考虑多智能体受到虚假数据注入攻击的影响,基于单智能体的紧格式动态线性化技术,提出了一种新的分布式无模型自适应控制算法。所设计的控制... 研究了受到虚假数据注入攻击的单输入单输出非线性多智能体系统的分布式无模型自适应控制问题。考虑多智能体受到虚假数据注入攻击的影响,基于单智能体的紧格式动态线性化技术,提出了一种新的分布式无模型自适应控制算法。所设计的控制器不需要网络拓扑结构的信息,仅使用系统的输入输出数据,使该算法更适用于实际系统。此外,为了减少网络通信资源的占用,设计了事件触发机制,进而设计了一种基于事件触发的分布式无模型自适应安全控制算法来实现趋同控制目标。最后,使用仿真算例并通过比较来验证所提方法的有效性。 展开更多
关键词 多智能体系统 分布式无模型自适应控制 虚假数据注入攻击 事件触发机制
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具有外部扰动的非线性多智能体系统的自适应控制分析
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作者 李段帅 王凯宁 彭钧敏 《电子技术(上海)》 2023年第1期70-73,共4页
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... 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。 展开更多
关键词 分布式自适应控制 一致性 非线性多智能体系统 NUSSBAUM
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不确定性合作竞争网络中的二分一致性研究
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作者 何月 梁锦 胡鸿翔 《杭州电子科技大学学报(自然科学版)》 2020年第5期88-93,共6页
研究带有速度阻尼的二阶积分器异质个体在不确定性合作竞争网络中的群集行为。首先,针对网络结构的不确定性设计一种基于Nussbaum型函数的分布式自适应控制律,然后,采用Barbalat引理和Lyapunov稳定性理论并结合合作竞争网络结构的特点,... 研究带有速度阻尼的二阶积分器异质个体在不确定性合作竞争网络中的群集行为。首先,针对网络结构的不确定性设计一种基于Nussbaum型函数的分布式自适应控制律,然后,采用Barbalat引理和Lyapunov稳定性理论并结合合作竞争网络结构的特点,得到多智能体系统实现二分一致性的充分条件,最后通过仿真实例验证了所得结论的正确性。 展开更多
关键词 异质个体 不确定性合作竞争网络 NUSSBAUM函数 分布式自适应控制 二分一致性
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Adaptive distributed formation maintenance for multiple UAVs:Exploiting proximity behavior observations 被引量:4
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作者 LIU Wei-heng ZHENG Xin DENG Zhi-hong 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2021年第3期784-795,共12页
The formation maintenance of multiple unmanned aerial vehicles(UAVs)based on proximity behavior is explored in this study.Individual decision-making is conducted according to the expected UAV formation structure and t... The formation maintenance of multiple unmanned aerial vehicles(UAVs)based on proximity behavior is explored in this study.Individual decision-making is conducted according to the expected UAV formation structure and the position,velocity,and attitude information of other UAVs in the azimuth area.This resolves problems wherein nodes are necessarily strongly connected and communication is strictly consistent under the traditional distributed formation control method.An adaptive distributed formation flight strategy is established for multiple UAVs by exploiting proximity behavior observations,which remedies the poor flexibility in distributed formation.This technique ensures consistent position and attitude among UAVs.In the proposed method,the azimuth area relative to the UAV itself is established to capture the state information of proximal UAVs.The dependency degree factor is introduced to state update equation based on proximity behavior.Finally,the formation position,speed,and attitude errors are used to form an adaptive dynamic adjustment strategy.Simulations are conducted to demonstrate the effectiveness and robustness of the theoretical results,thus validating the effectiveness of the proposed method. 展开更多
关键词 unmanned aerial vehicle formation maintenance proximity behavior adaptive distributed control formation flight control
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