57、非周期控制策略与高阶自适应迭代学习控制研究

非周期控制策略与高阶自适应迭代学习控制研究

1. 非周期控制策略模拟示例

在模拟示例中，考虑一个包含四个智能体的多智能体系统（MAS），其拉普拉斯矩阵如下：
[
L =
\begin{bmatrix}
1 & -1 & 0 & 0 \
-1 & 3 & -1 & -1 \
0 & -1 & 2 & -1 \
0 & -1 & -1 & 2
\end{bmatrix}
]
针对具有相同初始条件的事件触发MAS，设置参数(\tau = 0.2)，(\mu = 0.5)。模拟展示了事件触发策略在智能体1上的运行情况。基于状态的事件函数模拟结果显示，系统状态的演变趋向于收敛到零，这表明在事件触发策略下，MAS是稳定的。基于状态的方法似乎更新次数更少，收敛速度更快。

2. 高阶自适应迭代学习控制算法

2.1 自适应迭代学习控制概述

自适应迭代学习控制（AILC）是一种将自适应控制和迭代学习控制相结合的有效控制技术，常用于具有重复性且系统参数不完全明确的工厂。它在许多工业领域有广泛应用，如焊接机器人、搬运机器人以及晶圆制造中的快速加热过程等。

在非线性离散时间系统满足全局Lipschitz条件的情况下，无模型AILC算法可使跟踪误差渐近收敛到零，该算法仅使用输入和输出数据，不涉及系统的任何信息。此结果进一步扩展到高阶AILC算法，该算法应用于高阶模型，跟踪误差的收敛速度比一阶算法更快。然而，这些结果未考虑时变系统和迭代变化的不确定性。