不确定非线性异维多智能体系统自适应模糊控制

摘要

针对不确定非线性二阶异维多智能体系统(Multi-agent Systems, MASs)中领导者与跟随者系统状态维度不同的情况，提出一种新定义的相似性质。通过计算一系列相似参数，并将其应用于控制器的状态反馈设计，以此实现将异维MASs中跟随者状态维度转化为与领导者一致的系统。通过在传统模糊逻辑系统(Fuzzy Logic System, FLS)中引入可在线调节逼近误差的非零时变参数，进而提出新型万能逼近定理，以此补偿MASs系统中的不确定非线性项。此外，为克服有限逼近域的限制，结合滑模控制设计滑模面，可将系统状态拉回到有限逼近域内，避免对更大有限域的需求，同时运用Lyapunov函数对系统进行稳定性分析。在考虑状态时变有界约束条件下，所设计的控制器能够确保系统状态始终处于约束范围内，避免智能体之间发生碰撞。仿真结果表明，所提出的方法可以确保系统跟踪性能，使闭环系统中的所有信号最终达到一致有界(Uniformly Ultimately Bounded, UUB),保证跟随者系统状态能够有效地跟踪领导者的运行轨迹。

关键词

异维多智能体 / 状态约束 / 模糊逻辑系统 / 相似性质 / 李雅普诺夫函数