【摘 要】
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针对一类受到执行器饱和高阶多智能体系统在有限时间区间[0,T]上的精确一致性问题,利用自适应迭代学习控制的方法,设计了具有全饱和差分型自适应更新律的时变增益。通过构造适当的复合能量函数,严格证明了一致性误差向量随着迭代次数趋于无穷而一致趋于零,得到了不依赖于网络通信拓扑矩阵特征值的自适应学习一致性算法。最后,给出一个仿真例子,仿真结果说明了所提算法的有效性。
【基金项目】
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甘肃省教育厅创新基金资助项目(2021A-025),国家自然科学基金地区资助项目(11661050,12064024),兰州理工大学红流一级学科建设项目。
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针对一类受到执行器饱和高阶多智能体系统在有限时间区间[0,T]上的精确一致性问题,利用自适应迭代学习控制的方法,设计了具有全饱和差分型自适应更新律的时变增益。通过构造适当的复合能量函数,严格证明了一致性误差向量随着迭代次数趋于无穷而一致趋于零,得到了不依赖于网络通信拓扑矩阵特征值的自适应学习一致性算法。最后,给出一个仿真例子,仿真结果说明了所提算法的有效性。
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