2、切换网络拓扑下双积分器的一致性分析

切换网络拓扑下双积分器的一致性分析

在多智能体系统中,一致性问题是一个核心研究领域。本文将围绕双积分器在切换网络拓扑下的一致性问题展开,涵盖连续时间和离散时间系统,同时考虑信息交换中的通信延迟。我们会先介绍一些基础概念,再深入探讨双积分器的一致性问题。

1. 基础概念
1.1 有向图与矩阵
  • 有向图定义 :有向图 (G = (V, E, W)) 用于建模智能体之间的交互拓扑。其中 (V = {1, 2, \cdots, N}) 是有限非空节点集,(E \subset V \times V) 是边集,(W = [w_{ij}] \in R^{N\times N}) 是加权邻接矩阵,且 (w_{ij} \geq 0),当且仅当 ((j, i) \in E) 时 (w_{ij} > 0),同时 (w_{ii} = 0) 对所有 (i \in V) 成立。节点 (i) 的邻居集记为 (N_i = {j \in V | (j, i) \in E})。
  • 节点平衡性 :节点 (i) 被称为平衡的,如果其入度 (deg_{in}(i) = \sum_{j = 1}^{N} w_{ij}) 等于出度 (deg_{out}(i) = \sum_{j = 1}^{N} w_{ji})。有向图 (G) 是平衡的当且仅当所有节点都是平衡的。一个 (N\times N) 方阵 (M) 是平衡矩阵当且仅当 (1_N^T M = 0) 且 (M1_N = 0),其中 (1_N = [1 1 \cdots 1]^T \in R^N)。
  • 连通性
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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