【控制】《多智能体系统的协同群集运动控制》陈杰老师-第7章-Brunovsky 型高阶非线性多智能体系统一致性控制
第7章-Brunovsky 型高階非線性多智能體系統(tǒng)一致性控制
- 7.1 研究背景
- Brunovsky
- 7.2 問題描述
- 7.3 分布式控制器設(shè)計
- 自適應(yīng)律 (7.30)
- 控制協(xié)議 (7.31)
- 7.3.1 基于鄰居信息的分布式虛擬控制器設(shè)計
- 7.3.2 基于鄰居信息的模糊邏輯系統(tǒng)
- 7.3.3 控制器迭代設(shè)計過程
- 7.4 數(shù)值仿真
- 7.5 結(jié)論
7.1 研究背景
Brunovsky
Brunovsky
典型的柔性機械臂模型,其動力學(xué)模型如下形式:
x˙1=x2,x˙2=?MgLIsin?(x1)?kI(x1?x3)x˙3=x4,x˙4=kJ(x1?x3)+1Ju(7.1)\begin{aligned} & \dot{x}_1 = x_2, \dot{x}_2 = -\frac{MgL}{I} \sin(x_1) - \frac{k}{I}(x_1-x_3) \\ & \dot{x}_3 = x_4, \dot{x}_4 = \frac{k}{J}(x_1-x_3)+\frac{1}{J}u \end{aligned}\tag{7.1}?x˙1?=x2?,x˙2?=?IMgL?sin(x1?)?Ik?(x1??x3?)x˙3?=x4?,x˙4?=Jk?(x1??x3?)+J1?u?(7.1)
通過變換 z1=x1z_1=x_1z1?=x1?,可將非線性動力學(xué)模型(7.1)轉(zhuǎn)換為四階 Brunovsky 形式:
z˙1=z2,z˙2=z3,z˙3=z4,z˙4=a(z)+b(z)u(7.2)\dot{z}_1 = z_2, \quad \dot{z}_2 = z_3, \quad \dot{z}_3 = z_4, \quad \dot{z}_4 = a(z) + b(z)u \tag{7.2}z˙1?=z2?,z˙2?=z3?,z˙3?=z4?,z˙4?=a(z)+b(z)u(7.2)
本章考慮的如下的 Brunovsky 非線性模型表示:
x˙ij=x(i+1)j(7.3a)\dot{x}_{ij} = x_{{(i+1)}j} \tag{7.3a}x˙ij?=x(i+1)j?(7.3a)
x˙nj=uj+fj(xj)+ζj(t)(7.3b)\dot{x}_{nj} = u_j + f_j(x_j) + \zeta_j(t) \tag{7.3b}x˙nj?=uj?+fj?(xj?)+ζj?(t)(7.3b)
7.2 問題描述
7.3 分布式控制器設(shè)計
自適應(yīng)律 (7.30)
分布式自適應(yīng)律:
θ^˙j=Γjznj?j(7.30)\dot{\hat{\theta}}_j = \Gamma_j z_{nj} \phi_j \tag{7.30}θ^˙j?=Γj?znj??j?(7.30)
控制協(xié)議 (7.31)
分布式控制器:
uj=?z(n?1)j?cnjznj+∑k=1n?1?αnj?xkjx(k+1)j+∑k=1n?1∑l∈Nj?αnj?xklx(k+1)l?θ^jT?j(xj)??ˉjsgn(znj)(7.31)u_j = -z_{(n-1)j} - c_{nj} z_{nj} + \sum_{k=1}^{n-1} \frac{\partial \alpha_{nj}}{\partial x_{kj}} x_{(k+1)j} \\ +\sum_{k=1}^{n-1} \sum_{l\in\mathcal{N}_j} \frac{\partial \alpha_{nj}}{\partial x_{kl}} x_{(k+1)l} - \hat{\theta}^T_j \phi_j (x_j) \\ -\bar{\epsilon}_j \text{sgn}(z_{nj}) \tag{7.31}uj?=?z(n?1)j??cnj?znj?+k=1∑n?1??xkj??αnj??x(k+1)j?+k=1∑n?1?l∈Nj?∑??xkl??αnj??x(k+1)l??θ^jT??j?(xj?)??ˉj?sgn(znj?)(7.31)
7.3.1 基于鄰居信息的分布式虛擬控制器設(shè)計
7.3.2 基于鄰居信息的模糊邏輯系統(tǒng)
7.3.3 控制器迭代設(shè)計過程
7.4 數(shù)值仿真
7.5 結(jié)論
總結(jié)
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