多机械系统的固定时间一致性设计

针对具有未知非线性特性和扰动的多机械系统一致性问题,提出了一种基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的固定时间一致性算法。首先,建立了存在未知非线性函数项和不确定扰动的多机械系统模型;其次,根据系统模型设计了一种固定时间一致性协议,利用RBF神经网络来逼近模型中未知的非线性项;再次,利用李雅普诺夫稳定性理论证明了任意一对机械系统的位置和速度误差可以在固定时间内收敛到零的小邻域内;最后,通过MATLAB仿真软件验证所设计协议的有效性。仿真结果表明,所提出的协议能够实现预期目标。