二阶多智能体系统分布式自适应固定时间共识跟踪研究

"这篇研究论文探讨了在存在未知外部扰动的情况下，二阶多智能体系统如何实现分布式自适应固定时间共识跟踪的问题。通过引入改进的终端滑模（Modified Terminal Sliding Mode，MTSM）策略，解决了传统滑模控制可能存在的奇异性问题。设计了两个连续的分布式共识跟踪控制器，并且无需预先知道外部扰动的上界。论文证明这两个控制器能确保所有智能体的跟踪误差在固定时间内收敛到预设区域，从而实现了固定时间稳定性。" 在多智能体系统中，每个智能体通常需要与网络中的其他智能体协调行动，达成某种共识状态，如位置、速度或方向的一致。本文关注的是二阶系统的共识跟踪问题，这类系统常见于移动机器人、无人机群等复杂网络系统。外部扰动是这些系统中常见的干扰因素，例如环境噪声、机械磨损等。 传统的滑模控制方法虽然具有良好的抗干扰性能，但可能会遇到奇异性问题，即在某些情况下控制律可能变得不连续或无限大。为了解决这个问题，论文提出了一种改进的终端滑模（FTTSM）控制策略，它能够确保控制过程的连续性和避免奇异性，从而更适用于实际应用。 接下来，论文设计了两个连续的分布式共识跟踪控制器。这两个控制器都具有自适应更新规则，能够在线调整参数以适应不断变化的环境和扰动。关键创新在于，这两个控制器不需要预先知道外部扰动的确切范围，这大大提高了系统的鲁棒性。 论文的核心理论贡献在于证明了所提出的控制策略能保证共识跟踪误差在固定的时间内收敛到期望的范围，这意味着无论初始条件如何，系统都能在预设的时间内达到稳定状态。这种固定时间稳定性对于实时性和安全性要求高的应用尤为重要，比如自动控制系统和协同任务执行。 这篇论文提供了二阶多智能体系统在面对不确定扰动时实现固定时间共识跟踪的新方法，为实际工程应用提供了理论支持。通过改进的终端滑模控制，系统能够在保证性能的同时，克服传统滑模控制的局限性，提升了控制的稳定性和实用性。