基于分布式反演的高阶非线性动力学自适应模糊控制方法研究

0 下载量 114 浏览量 更新于2024-08-26 收藏 995KB PDF 举报
"基于分布反演的多个高阶非线性动力学自适应模糊控制" 本文的主要目的是研究多个高阶非线性动力学的协同自适应模糊控制。为了实现这一目标,我们首先对通信网络拓扑进行了分析,发现其为无向的和固定的。然后,我们对每个单独的动力学进行建模,使用高阶积分器来描述其未知的非线性动力学和未知的外部干扰。 在此基础上,我们引入了模糊逻辑系统,以补偿未知的非线性动力学。通过自适应模糊逻辑系统方案,我们可以对未知的非线性动力学进行补偿,并抵消近似误差和外部干扰的负面影响。为了实现分布式控制,我们设计了两个协作自适应模糊控制器,分别对应于每个代理。 在backstepping框架下,我们设计了分布式控制器,以使所有代理最终达成共识。这些控制器只需要代理及其邻居之间的本地状态信息,因此它们是分布式的。最后,我们通过一个具有四阶动力学的仿真示例证明了算法的有效性。 本文的主要贡献在于提出了一种基于分布反演的多个高阶非线性动力学自适应模糊控制方法,该方法可以对多个高阶非线性动力学进行协同控制,并且具有鲁棒性和自适应能力。 知识点: 1. 高阶非线性动力学建模:使用高阶积分器对未知的非线性动力学和未知的外部干扰进行建模。 2. 模糊逻辑系统:引入模糊逻辑系统以补偿未知的非线性动力学。 3. 自适应模糊逻辑系统方案:使用自适应模糊逻辑系统方案对未知的非线性动力学进行补偿。 4. 分布式控制:设计分布式控制器,以使所有代理最终达成共识。 5. Backstepping框架:使用backstepping框架来设计分布式控制器。 6. 协作自适应模糊控制:设计两个协作自适应模糊控制器,分别对应于每个代理。 7. 仿真示例:通过一个具有四阶动力学的仿真示例证明了算法的有效性。 技术关键词: * 多个高阶非线性动力学 * 协同自适应模糊控制 * 分布式控制 * Backstepping框架 * 模糊逻辑系统 * 高阶积分器 * 未知的非线性动力学 * 未知的外部干扰 * 近似误差 * 鲁棒性项 这篇论文的主要贡献在于提出了一种基于分布反演的多个高阶非线性动力学自适应模糊控制方法,该方法可以对多个高阶非线性动力学进行协同控制,并且具有鲁棒性和自适应能力。这篇论文的结果可以应用于多个领域,如机器人学、自动化控制、智能系统等。