無回到目錄第1章

跳轉(zhuǎn)鏈接

章節(jié)跳轉(zhuǎn)鏈接

第1章	緒論

《復(fù)雜運動體系統(tǒng)的分布式協(xié)同控制與優(yōu)化》-方浩老師-目錄

• 跳轉(zhuǎn)鏈接
• 第1章 緒論
• 第2章 分布式跟蹤控制器設(shè)計
• • • • • 分布式控制器 (2.17)
        • 領(lǐng)航者狀態(tài)觀測器 (2.5)
        • 速度觀測器 (2.15)
        • 不確定參數(shù)的自適應(yīng)更新率 (2.18)
• 第3章 局部指數(shù)穩(wěn)定的多歐拉-拉格朗日系統(tǒng)協(xié)同控制
• • • • • 觀測器 (3.10)
        • 分布式控制算法 (3.11)

第1章 緒論

---

第2章 分布式跟蹤控制器設(shè)計

帶有不確定參數(shù)的跟隨者 $i$，設(shè)計僅依賴于位置信息和觀測器輸出的分布式控制輸入 ${\tau }_i$，在僅有部分跟隨者能夠獲取領(lǐng)航者信息的情況下，實現(xiàn)跟隨者和領(lǐng)航者的廣義位置與速度一致，即
$$\underset{t\to \infty }{\lim }\Vert q_i(t)?q_0(t)\Vert =0,且\underset{t\to \infty }{\lim }\Vert {\dot{q}}_i(t)?{\dot{q}}_0(t)\Vert =0$$

---

分布式控制器 (2.17)

$${\tau }_i=?k_1(s_i?s_{oi})+Y_{i0}{\hat{\Theta }}_i?2{\Lambda }_i{Y}_{i0}{Y}_{i0}^T{\hat{e}}_i\text{\hspace{1em}(2.17)}$$

---

領(lǐng)航者狀態(tài)觀測器 (2.5)

$${\dot{\hat{p}}}_i=?{\alpha }_1\text{sgn}?\sum _{j\in {\mathcal{N}}_i}{a}_{ij}({\hat{p}}_i?{\hat{p}}_j)+b_i({\hat{p}}_i?q_0)?\text{\hspace{1em}(2.5a)}$$

$${\dot{\hat{v}}}_i=?{\alpha }_2\text{sgn}?\sum _{j\in {\mathcal{N}}_i}{a}_{ij}({\hat{v}}_i?{\hat{v}}_j)+b_i({\hat{v}}_i?{\dot{q}}_0)?\text{\hspace{1em}(2.5b)}$$

$${\dot{\hat{a}}}_i=?{\alpha }_3\text{sgn}?\sum _{j\in {\mathcal{N}}_i}{a}_{ij}({\hat{a}}_i?{\hat{a}}_j)+b_i({\hat{a}}_i?{\ddot{q}}_0)?\text{\hspace{1em}(2.5c)}$$

---

速度觀測器 (2.15)

$$\{\begin{array}{r}\dot{\hat{q}}=\\ {\dot{w}}_i=\end{array}\text{\hspace{1em}(2.15)}$$

---

不確定參數(shù)的自適應(yīng)更新率 (2.18)

$${\dot{\hat{\Theta }}}_i=?{\Lambda }_i{Y}_{i0}^T(s_{oi}?s_i)+\text{\hspace{1em}(2.18)}$$

---

第3章 局部指數(shù)穩(wěn)定的多歐拉-拉格朗日系統(tǒng)協(xié)同控制

---

觀測器 (3.10)

---

分布式控制算法 (3.11)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【控制】《复杂运动体系统的分布式协同控制与优化》-方浩老师-目录的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。