动力学未知的二阶系统的自适应模糊输出反馈约束控制

本文研究了在有向通信图下具有未知动力学和不可测量状态的二阶系统的自适应模糊输出反馈约束控制问题。针对这一问题，利用模糊逻辑系统对未知动力学进行逼近，并设计了基于相对位置信息的自适应模糊误差观测器。在此基础上，开发了一种自适应模糊输出反馈约束控制策略，实现了所有跟随者最终被由多个领导者形成的动态凸包驱动，且约束误差有界。 在多智能体系统协同控制研究领域，由于其潜在应用价值，已经有了众多的研究成果。早期的研究主要集中在无领导者的共识以及具有单一领导者的共识跟踪问题上。在存在多个领导者的情况下，所有跟随者被要求进入由领导者张成的几何空间内，这种控制方式被称为约束控制。近年来，许多研究人员开始关注约束控制问题，并在这一领域中取得了一系列的研究成果。 在多智能体系统的约束控制方面，相关的研究工作主要集中在以下方面：利用基于停止和启动的策略，驱动一系列移动机器人到达给定的目标位置；对具有固定或动态领导者的双积分器系统进行扩展；为线性系统设计基于邻居智能体相对输出测量的观测器型约束协议；以及基于邻居智能体相对输出测量设计一些分布式观测器型约束方案。 本文提出的自适应模糊输出反馈控制策略能够处理具有未知动力学和不可测量状态的二阶系统，通过设计的观测器来实现对未知动力学的逼近，并利用观测器的信息来设计控制方案。这种策略不仅考虑了系统的输出反馈，而且还引入了自适应模糊逻辑系统来应对未知动力学，以满足多智能体系统在实际应用中的需求。 文章提供的模拟实例验证了所提出的控制方案的有效性。在模拟实验中，通过设计的自适应模糊输出反馈约束控制方案，所有跟随者最终被多个领导者形成的动态凸包所驱动，并且保证了约束误差在可接受的范围内。这表明控制方案能够在实际应用中有效地解决多智能体系统的约束控制问题。 关键词包括自适应模糊控制、约束控制、观测器以及输出反馈。通过这些关键词可以看出，文章在自适应模糊控制领域有深入的研究，并且与约束控制、观测器设计以及输出反馈控制紧密相关。 文章的主要研究内容和关键技术点可以概括为： 1. 自适应模糊控制：利用模糊逻辑系统逼近未知动力学，并设计自适应模糊误差观测器，以实现对系统的输出反馈控制。 2. 约束控制：通过设计的自适应模糊输出反馈控制方案，实现对二阶系统中所有跟随者的约束控制，确保跟随者能够最终被多个领导者形成的动态凸包所驱动。 3. 观测器设计：基于相对位置信息设计观测器来观测系统的误差状态，为实现约束控制提供必要的状态信息。 4. 输出反馈控制：通过输出反馈来设计控制策略，使得系统能够利用有限的信息来实现控制目标。 本文针对二阶系统中的约束控制问题，在动态系统的控制领域做出了重要贡献，提出了一种创新的自适应模糊输出反馈控制策略，能够处理未知动力学和不可测量状态的情况，并在理论上和实践上都展现了良好的控制效果。