基于分布反演的多个高阶非线性动力学自适应模糊控制

本文着重研究多个高阶非线性动力学的协同自适应模糊控制。 通信网络拓扑是无向的和固定的。 每个单独的动力学都由一个高阶积分器建模，该积分器具有未知的非线性动力学和未知的外部干扰。 具有模糊逻辑系统的逼近能力，未知的非线性动力学可以通过自适应模糊逻辑系统方案进行补偿。 近似误差和外部干扰的负面影响可通过采用鲁棒性项来抵消。 在backstepping框架下，为每个代理设计了两个协作自适应模糊控制器，以使所有代理最终达成共识。 而且，从设计代理程序只需要代理及其邻居之间的本地状态信息的意义上说，这些控制器就是分布式的。 最后，一个具有四阶动力学的仿真示例证明了算法的有效性。