基于预估器的一类多智能体系统神经动态面输出一致控制

摘要

本文针对一类含未知扰动与非对称输入饱和的非线性多智能体系统,提出基于预估器的神经动态面输出一致控制策略.在设计预估器的基础上构造预估误差,驱动神经网络更新权值估计系统未知动态,并将预估器与神经网络应用于非线性扰动观测器来补偿广义扰动.本文所提出的控制策略采用神经网络权值范数学习方法,减少学习参数数目.对于非对称的输入饱和,设计辅助系统,其生成的辅助变量与反步法相结合补偿输入限制.结合图论知识和Lyapunov函数等技术,证明多智能体系统的输出一致跟踪误差以及闭环系统中的所有信号最终有界.最后通过一组四旋翼飞行器和数值仿真验证提出控制策略的有效性.