采用固定控制结构的不确定多智能体系统的自适应渐近同步与统一性能

《IEEE Transactions on Automatic Control》：Adaptive Asymptotic Synchronization With Unified Performance for Uncertain Multi-Agent Systems Using a Fixed Control Structure

面向不确定多智能体系统的自适应渐近同步控制研究提出了一种统一性能约束的控制器，通过构建相对误差的homeomorphic函数变换实现多性能指标维持，建立变换误差与相对误差的定量关系，并采用鲁棒分解技术消除非线性动力学中的冗余，结合参数估计补偿冗余并保证闭环系统渐近稳定性。

　　

摘要：

在不确定的多智能体系统中实现无领导者的渐近同步，同时保证规定的瞬态性能，对传统方法来说仍然是一个重大挑战。这一困难源于非线性动力学中相对误差与性能函数之间的冗余性，这种冗余性掩盖了用拉普拉斯矩阵表达局部拓扑信息的明确方式。在这项工作中，我们提出了一种具有统一规定性能的自适应渐近共识控制方法，该方法具有几个显著特点。首先，我们为相对误差构建了一个同胚函数变换，使得在固定的控制结构下能够维持多种规定的性能行为。其次，我们建立了变换误差与相对误差之间的定量关系，揭示了基于变换误差的规范化雅可比矩阵的下界，这对于渐近控制设计至关重要。第三，我们在所提出的引理中引入了一种鲁棒分解技术，将冗余性分解为两个独立的部分。通过将负反馈元素纳入所提出的控制器，并利用参数估计技术，我们进一步补偿了这些冗余性，保证了闭环系统的渐近稳定性。仿真结果证明了所提出控制方案的有效性。