基于RBF神经网络的不确定性非线性二阶MASs编队控制

摘要

针对具有相同维度的一类二阶异构不确定非线性多智能体系统，提出一种基于径向基网络的编队控制方法。通过构建多智能体动力学系统并设计具有指数信号的时变变换函数，将智能体的物理状态保持在预定边界内，避免各智能体之间产生碰撞。通过将此传统的径向基函数神经网络改造为一种新型结构的径向基函数神经网络，该网络引入一个时变参数，利用新型神经网络万能逼近性质来逼近系统中的不确定非线性函数。结合滑模自适应控制及Lyapunov稳定性设计方法，确保多智能体系统在控制器的作用下实现编队控制的稳定性。通过仿真实验跟踪误差数据对比，表明该控制器具有更好的跟踪性能，保证系统的安全性，达到预期控制目标。

关键词

径向基神经网络 / 状态约束 / 多智能体系统 / 李雅普诺夫函数 / 编队控制