分布式观测器与学习控制:不确定Euler-Lagrange系统多节点领导跟随协议

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本文主要探讨了2020年发表在《神经计算》(Neurocomputing)第405期上的研究,由Dong Liang和Jie Huang两位作者合作完成。他们的研究关注的是"领导者跟随"的二分图共识问题,针对多个不确定的欧拉-拉格朗日系统(Euler-Lagrange systems)在有符号切换网络上的应用。欧拉-拉格朗日系统广泛应用于机械工程、动力学等领域,特别是在复杂系统建模中。 论文的核心贡献在于发展了一种分布式观测器理论,它将线性领导系统的观测器从静态连接网络扩展到了联合切换网络的情况。通过这种方法,他们能够处理网络中动态的连接变化,这对于实际应用中的通信网络具有重要意义,因为在许多情况下,网络连接并非固定不变,而是会根据需要频繁切换。 在分析过程中,研究者利用了确定性等效原则,这是一个重要的控制理论工具,它允许在存在不确定性的情况下,通过转化问题来找到近似的解决方案。这一原则在处理多个不确定系统时尤为关键,因为它能够在一定程度上缓解不确定性对系统性能的影响。 该论文的主要目标是设计一种学习控制策略,使得每个不确定的欧拉-拉格朗日系统能够通过与领导者保持一致,达到二分图共识。这意味着所有系统能够在遵循领导者运动的同时,相互之间也达到同步,即使在网络连接和系统参数存在变化时也能维持这种行为。 此外,由于关键词包括"二分图共识"、"分布式观测器"、"学习控制"、"多个欧拉-拉格朗日系统"以及"有符号切换网络",这表明研究不仅关注理论层面的创新,还关注实际应用中的可扩展性和鲁棒性,确保了在复杂和动态网络环境中系统的稳定性和有效性。 这篇文章在控制理论和分布式系统领域具有较高的学术价值,为解决多代理系统中的领导者跟随问题提供了新的理论框架和技术方法,对于推进机器人控制、物联网设备协调以及复杂网络动态管理等领域的发展具有重要参考意义。