带有完全分布式观测器的多智能体系统自适应容错一致性
本文研究了多智能体系统的自适应容错控制问题，着重于解决带有执行器故障、未知非线性动态和非匹配干扰的多智能体系统的一致性问题。为此，作者设计了一种新的自适应容错控制方案，包括完全分布式观测器、非匹配干扰与匹配因子分离、径向基神经网络近似非线性动态和自适应故障补偿器等。
作者设计了一种完全分布式观测器，用于估计领导者的信息，并将一致性问题转化为局部的信号跟踪问题。然后，作者拆解转化后的误差系统为两个耦合的子系统，实现非匹配干扰与匹配因子分离。接着，作者利用径向基神经网络近似非线性动态，并结合反步法设计三种自适应故障补偿器，使系统能够在线补偿故障和未知动态的影响。作者通过数值仿真验证了所提方案的有效性。
本文的主要贡献在于：
1. 提出了一种新的自适配容错控制方案，能够解决带有执行器故障、未知非线性动态和非匹配干扰的多智能体系统的一致性问题。
2. 设计了一种完全分布式观测器，用于估计领导者的信息，并将一致性问题转化为局部的信号跟踪问题。
3. 利用径向基神经网络近似非线性动态，并结合反步法设计自适应故障补偿器，使系统能够在线补偿故障和未知动态的影响。
本文的结果表明，所提出的自适应容错控制方案能够有效地解决多智能体系统的一致性问题，从而提高系统的鲁棒性和可靠性。
在实际应用中，本文的结果可以应用于各种智能系统，例如机器人系统、自动驾驶系统、智能家居系统等，提高系统的可靠性和鲁棒性。
本文的结果对智能系统的自适应容错控制具有重要的理论和实践意义，为智能系统的研究和应用提供了有价值的参考。
此外，本文还讨论了自适应容错控制在智能系统中的应用前景，包括：
1. 智能机器人系统：自适应容错控制可以应用于智能机器人系统，以提高机器人的可靠性和鲁棒性。
2. 自动驾驶系统：自适应容错控制可以应用于自动驾驶系统，以提高系统的可靠性和鲁棒性。
3. 智能家居系统：自适应容错控制可以应用于智能家居系统，以提高系统的可靠性和鲁棒性。
本文的结果对智能系统的自适应容错控制具有重要的理论和实践意义，为智能系统的研究和应用提供了有价值的参考。
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