2、事件触发式领导者 - 跟随者一致性分析

事件触发下的领导者-跟随者一致性

事件触发式领导者 - 跟随者一致性分析

1. 数学预备知识

在多智能体系统(MAS)中,有几个关键的一致性概念。

1.1 一致性定义
- 定义 1.1(一致性) :对于一个具有 N 个智能体的多智能体系统,设 $x_i(t) \in R^n$($i = 1, 2, …, N$)是智能体 $i$ 在时间 $t$ 的状态,状态可以是智能体的位置、速度、角度、观点等。若对于任何初始条件,满足 $\lim_{t \to +\infty} |x_i(t) - x_j(t)| = 0$,$\forall i, j = 1, 2, …, N$,则称该多智能体系统达到一致性。
- 定义 1.2(二阶一致性) :设 $v_i(t)$ 表示智能体 $i$ 在时间 $t$ 的速度。若对于任何初始条件,满足 $\lim_{t \to \infty} |x_i(t) - x_j(t)| = 0$ 和 $\lim_{t \to \infty} |v_i(t) - v_j(t)| = 0$,$\forall i, j = 1, 2, …, N$,则称该多智能体系统达到二阶一致性。
- 定义 1.3(领导者 - 跟随者一致性) :考虑一个包含一个领导者和 N 个跟随者的多智能体系统,设 $x_0(t) \in R^n$ 是领导者的状态,$x_i(t) \in R^n$ 是跟随者 $i$ 在时间 $t$ 的状态。若对于任何初始条件,满足 $\lim_{t \to +\infty} |x_i(t) - x_0(t)| = 0$,$\forall i = 1

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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