3、事件触发的领导者 - 跟随者一致性分析

事件触发的领导者 - 跟随者一致性分析

1. 问题描述

在多智能体系统(MAS)中,存在一个领导者和 N 个跟随者,它们都具有一般线性动力学。领导者(标记为节点 0)的动力学可以描述为:
$\dot{x}_0(t) = Ax_0(t)$ (2.1)
其中,$x_0(t) \in R^n$ 是领导者的状态。跟随者($i = 1, 2, \ldots, N$)的动力学可以描述为:
$\dot{x}_i(t) = Ax_i(t) + Bu_i(t)$ (2.2)
其中,$x_i(t) \in R^n$ 是智能体 $i$ 的状态,$u_i(t) \in R^m$ 是控制输入/协议,$A \in R^{n\times n}$ 且 $B \in R^{n\times m}$。显然,领导者的轨迹不受跟随者的影响。我们的目标是设计合适的事件触发控制(ETC)方案和一致性协议 $u_i(t)$,以实现领导者 - 跟随者一致性,即对于任何初始条件,当 $t \to \infty$ 时,$x_i(t) - x_0(t) = 0$($i = 1, 2, \ldots, N$)。

2. 集中式事件触发策略(Centralized ETS)

2.1 设计思路

为了降低通信频率,我们首先讨论一种集中式 ETS 用于通信。在这种策略中,为所有智能体设计一个共同的事件条件,以确定它们的通信时刻。然后,构建相应的事件触发一致性协议,以保证领导者 - 跟随者一致性。

2.2 具体设计

  1. 状态估计
    设 $\hat{x} i(t) = \
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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