领导者-跟随者控制框架下的精确输出跟踪策略研究

资源摘要信息:"本文研究了一种基于增广系统的领导者-跟随者控制框架，以实现跟随者系统对领导者参考信号的精确跟踪。在介绍系统模型时，首先建立了跟随者和领导者的独立状态空间方程，分别描述了它们的动态行为和输出关系。状态空间方程是控制系统分析中的重要工具，能够清晰地表达系统的内部状态和外部输入之间的关系。通过结合两个系统的状态空间方程，形成了一个增广系统，这允许我们将两个独立的动态系统整合在一个统一的框架内进行分析和控制。 在增广系统中，定义了增广状态向量和相应的控制输入，这是实现系统输出调节的关键步骤。输出调节问题通常指的是如何设计控制策略，使得系统的输出能够跟随给定的参考信号。为了实现这一目标，本文定义了跟随者输出与领导者参考信号之间的误差，并将其转化为增广状态向量的函数形式，这样就能够通过调整控制输入来减少误差，实现输出的精确跟踪。 为了进一步求解输出调节问题，本文采用了基于二次型价值函数的最优控制律设计方法。最优控制理论在现代控制工程中具有重要地位，它通过最小化一个预先定义的成本函数来寻找最优的控制策略。在这种方法中，通常需要求解与系统相关的Riccati方程，这是一种非线性矩阵方程，解出的最优反馈增益矩阵可以用于构建控制器。代数Riccati方程的求解是实现最优控制的关键，它直接关系到控制性能的好坏。 文章的最后，通过Matlab仿真验证了所提出的控制框架的有效性和稳定性。Matlab是一种广泛使用的数值计算和仿真软件，尤其在工程和科学领域内，它提供了丰富的工具箱来支持各类算法和模型的仿真。仿真结果展示了跟随者系统对领导者参考信号的准确跟踪能力，从而证明了控制策略的可行性。 关键词中的‘控制’点明了文章研究的核心问题，即如何通过合适的控制策略来实现系统目标。‘多智能体’说明了控制对象的复杂性，即在多个智能体（例如多机器人、多车辆等）组成的系统中实现协调控制。‘编队控制’则进一步细化了控制的目标，指的是让多个智能体按照预定的方式排列并协同工作，这在多个领域有重要应用，如自动驾驶车辆的编队行驶、无人机的群组飞行等。" [请注意，由于没有具体的内容提供关于文档.md和code.mlx文件，无法生成有关这些特定文件的详细知识点。如果需要关于这些文件的知识点，需要提供具体的文件内容。]