控制理论与应用

作者：王太生,窦立亚,李智卿

单位：北京化工大学信息科学与技术学院,北京化工大学信息科学与技术学院,北京化工大学信息科学与技术学院

关键词：非线性多智能体;预设性能;一致性跟踪;自适应权重径向基函数神经网络(AW-RBFNN)

基金：国家自然科学基金项目(62103031)资助.

本文研究了非线性多智能体的预设性能一致性跟踪控制问题,与目前大部分非线性多智能体模型不同,考虑各个智能体状态可能受到的未知外部有界干扰,并且多智能体系统的状态无法直接测量,非线性函数完全未知.首先,通过引入一种误差转换函数,将具有预定义跟踪误差约束的非线性多智能体系统转换为不受约束但具有期望性能特征的非线性系统,提出了一种新的自适应权重径向基函数神经网络(AW-RBFNN)系统,用于处理多智能体系统模型中的未知非线性函数.此外,引入状态观测器用于估计未知的状态变量,并设计了基于AW-RBFNN系统和状态观测器的控制律,通过李雅普诺夫和预设性能稳定理论分析,证明了闭环多智能体系统的一致性跟踪误差保持在预定义区域,并且所有闭环信号都保持一致有界,非线性多智能体系统实现了满足预设性能的跟踪控制.通过数值仿真例子和建模为实际机械系统的非线性多智能体系统跟踪控制实例,将本文基于AW-RBFNN方法与基于多维泰勒网(MTN)方法进行对比实验,验证了本文基于AW-RBFNN的预设性能协同跟踪控制方法的有效性.

来源：2026年第1期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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