高阶非线性多智能体系统未知动力学下的分布式自适应模糊协同控制

本文探讨的是具有未知动力学的高阶非线性多智能体系统（multi-agent systems）的协同自适应模糊控制（cooperative adaptive fuzzy control）问题。在这个研究中，系统的核心挑战在于每个智能体（agent）都受到高阶积分器模型的描述，这个积分器包含了未知的非线性动力学特性以及外部干扰。这些动态特性使得传统的控制方法可能失效，因此，研究人员寻求了一种创新的解决方案。 通信网络被假设为一个固定的无向图，这种拓扑结构对于分布式控制（distributed control）至关重要，因为它允许信息在各个智能体之间以局部化的方式传递，无需中心化的协调。采用后退设计（backstepping framework），研究者针对每个智能体独立设计了一种鲁棒的自适应模糊控制器（robust adaptive fuzzy controller）。后退设计方法是一种递归的设计策略，通过分解复杂问题为简单的子问题来逐步实现整体目标，这在处理非线性系统时尤其有效。 自适应模糊控制利用模糊逻辑系统的优势，能够处理不确定性，并能根据环境变化自我调整控制器参数。关键在于，每个智能体的控制器设计仅依赖于它与相邻智能体的相对状态信息，这意味着整个控制过程是分布式和自组织的，减少了对全局信息的依赖。这种设计显著降低了通信负担，并增强了系统的适应性和鲁棒性。 为了验证这一理论和方法的有效性，文章提供了一个四阶的仿真实例。仿真结果展示了在面对未知动力学和干扰的情况下，经过自适应模糊控制的高阶非线性多智能体系统能够成功地达成共识，即所有智能体最终达到一致的行为模式。这表明了所提算法在实际应用中的可行性和优越性，尤其是在复杂的动态环境中，对于多智能体系统的协作控制具有重要的理论和实践意义。 这篇文章的核心贡献在于提出了一种分布式、自适应的模糊控制策略，适用于具有未知动力学的高阶非线性多智能体系统，实现了智能体间的有效协同，提高了系统的适应性和稳定性，为未来多智能体系统的复杂环境下的自主控制提供了新的理论支持。