系统工程与电子技术

作者：张普, 薛惠锋, 高山, 左轩

单位：西北工业大学自动化学院, 陕西 西安 710129

关键词：多智能体系统,混合执行器故障,协同容错控制,径向基函数神经网络,动态面技术

基金：西北工业大学博士论文创新基金(CX2021086);国家留学基金(202006290178)

针对多智能体编队系统执行器发生故障时, 所引起的参数不确定以及系统瞬态不稳定问题, 本文采用径向基函数神经网络(radial basis function neural networks, RBFNNs)对不确定参数(未知函数)进行估计。同时, 基于反推技术设计出合理的自适应容错控制器, 并通过有限时间理论保证系统实现瞬态稳定。首先, 本文采用10个智能体作为被控对象, 基于有向通讯拓扑结构理论, 构建了非线性多智能体系统模型。其次, 基于RBFNNs逼近特性, 采用反推技术与动态面技术相结合, 设计出合理的容错控制器, 补偿多智能体中出现的未知非线性执行器故障, 并采用有限时间理论解决系统瞬态不稳定问题。接着, 基于Lyapunov稳定性理论分析了控制器的稳定性和快速收敛性。最后, 通过两种算例对比, 验证了所设计的控制器性能优于传统的反推技术, 为工程实践提供了一种有效的研究思路。

来源：2022年第4期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

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