Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "multiagent" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Event-triggered cooperative control for high-order nonlinear multi-agent systems with finite-time consensus
Autorzy:
Gong, Shiyin
Zheng, Meirong
Hu, Jing
Zhang, Anguo
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/24200691.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
multiagent system
cooperative control
event triggered control
neuroadaptive control
prescribed performance
system wieloagentowy
sterowanie wyzwalane zdarzeniami
sterowanie neuroadaptacyjne
Opis:
An event-triggered adaptive control algorithm is proposed for cooperative tracking control of high-order nonlinear multiagent systems (MASs) with prescribed performance and full-state constraints. The algorithm combines dynamic surface technology and the backstepping recursive design method, with radial basis function neural networks (RBFNNs) used to approximate the unknown nonlinearity. The barrier Lyapunov function and finite-time stability theory are employed to prove that all agent states are semi-globally uniform and ultimately bounded, with the tracking error converging to a bounded neighborhood of zero in a finite time. Numerical simulations are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed control scheme.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2023, 33, 3; 439--448
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Neuro-adaptive cooperative control for high-order nonlinear multi-agent systems with uncertainties
Autorzy:
Peng, Cheng
Zhang, Anguo
Li, Junyu
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2055174.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
multiagent system
radial basis function
RBF neural network
sliding mode control
cooperative control
system wieloagentowy
radialna funkcja bazowa
sieć neuronowa RBF
sterowanie ślizgowe
Opis:
The consensus problem for a class of high-order nonlinear multi-agent systems (MASs) with external disturbance and system uncertainty is studied. We design an online-update radial basis function (RBF) neural network based distributed adaptive control protocol, where the sliding model control method is also applied to eliminate the influence of the external disturbance and system uncertainty. System consensus is verified by using the Lyapunov stability theorem, and sufficient conditions for cooperative uniform ultimately boundedness (CUUB) are also derived. Two simulation examples demonstrate the effectiveness of the proposed method for both homogeneous and heterogeneous MASs.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2021, 31, 4; 635--645
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies