随机扰动下不确定网络化Euler-Lagrange系统的分群一致性

本文研究了随机扰动下网络化Euler-Lagrange系统在无循环划分网络拓扑下自适应分群一致问题,在没有引导者和具有引导者的两种情形下,分别提出了在随机环境下不确定网络系统分布式自适应的分群一致算法,基于无循环划分网络拓扑结构的特征,进一步给出了具有随机扰动输入网络化Euler-Lagrange系统实现在均方意义下分群一致的充分必要条件.本文提出的分群一致算法的主要特征是所得结果仅依赖于无循环划分的网络拓扑结构,因而给出的条件易于验证、便于实际应用.最后,本文给出了数值模拟来验证所给理论结果的有效性和正确性.