多Euler-Lagrange系统自适应神经网络控制：无需相对速度信息

"该文章探讨了在多Euler-Lagrange系统中，如何在没有相对速度信息的情况下实现自适应神经网络的分布式协调包含控制。针对含有模型非线性不确定性和外部扰动的系统，研究中考虑了有向通信拓扑，其中所有领航者都是动态的，并且智能体间的相对速度无法直接测量。文中通过选择相对速度作为辅助变量，并利用低通滤波器进行估计，接着采用神经网络来逼近和补偿非线性不确定性。设计了一种分布式自适应包含控制策略，并运用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的包含误差最终会一致有界。通过仿真案例验证了所提控制策略的效能。" 文章详细解析了多Euler-Lagrange系统中的分布式协调包含控制问题，这是多智能体系统领域的一个重要课题。Euler-Lagrange系统是一种广泛应用于力学和控制系统理论的数学模型，它基于拉格朗日力学，描述了系统的动力学行为。在这种系统中，每个智能体都遵循Euler-Lagrange方程，而多个智能体之间的协调控制则需要解决复杂的交互和信息传递问题。 在研究中，作者面临的主要挑战是模型非线性不确定性和外部扰动，以及不可测的相对速度信息。为了解决这些问题，他们创新性地选择了相对速度作为辅助变量，并通过低通滤波器进行估计，以获取所需的信息。低通滤波器有助于去除高频噪声，提取出稳定的信号，这对于估计不可测的相对速度至关重要。 接下来，文章采用了神经网络作为逼近工具，以适应和补偿系统中的非线性不确定性。神经网络具有强大的函数逼近能力，可以在线学习和调整权重，以逐渐接近实际的非线性特性。这种自适应控制策略允许控制器根据系统的行为动态调整其行为，从而有效地应对未知的非线性因素。 为了保证控制系统的稳定性，作者应用了Lyapunov稳定性理论。Lyapunov函数是评估系统稳定性的重要工具，通过证明闭环系统的Lyapunov函数减小，可以得出系统的稳定性结论。在这里，他们证明了包含误差最终会一致有界，这意味着所有智能体的运动将被一组领航者所包含，且误差保持在一个有限范围内。 最后，通过仿真算例，作者展示了所提出的控制律在实际应用中的有效性。这些仿真结果验证了即使在没有相对速度信息的情况下，该控制策略也能成功地实现多智能体系统的协调和包含控制。 总结来说，这篇论文提供了一种创新的方法，解决了多Euler-Lagrange系统在复杂环境下进行分布式协调控制的难题，对于理解和设计这类系统具有重要的理论和实践意义。