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Consensus in multi-agent networked system using adaptive neuro-fuzzy inference system

机译:使用自适应神经模糊推理系统的多代理网络系统共识

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摘要

This paper, provides a new control scheme, to solve consensus problem in multi agent networked system. This controller design is based on adaptive neuro-fuzzy inference system. Because of changing network topology in wireless sensory networks and existence of noise in harsh industrial environments, it is important to use robust controller to tolerate these conditions. Fast convergence and less sensitivity to model uncertainties are the main benefits of our controller. Simulation results shows flexibility of this controller can decrease effects of noise and disturbance and improve the performance of networked system.
机译:本文提供了一种新的控制方案,解决了多代理网络系统中的共识问题。该控制器设计基于自适应神经模糊推理系统。由于无线感官网络中的网络拓扑和苛刻的工业环境中的噪声存在,因此使用强大的控制器来容忍这些条件非常重要。快速收敛性和对模型不确定性的敏感性是我们控制器的主要好处。仿真结果表明,该控制器的灵活性可以降低噪声和干扰的影响,提高网络系统的性能。

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