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国内刊号：44-1240/TP
国际刊号：1000-8152
发布日期:
作者：王小文,刘帅,王锦荣
单位：山东大学,山东大学,贵州大学
关键词：迭代学习控制；跟踪控制；具适导数；多智能体系统
基金：国家自然科学基金（ 62133008, 61821004），山东省自然科学基金（ZR2018MF021）
文章考虑了具适多智能体系统的分布式跟踪控制问题。通过设计带有初始学习机制的$P$型和$PD^{\alpha}$ 型迭代学习控制策略求解跟踪问题。具适导数具有良好的性质且可以刻画不同步长的实际数据采样情况。初始学习机制放松了初始值条件且提高了算法实现趋同跟踪的性能。在可重复操作环境和有向通信拓扑的假设下，提出了一种分布式迭代学习方案，通过重复同一轨迹的控制尝试和用跟踪误差修正不满意的控制信号来实现有限时间趋同。严格证明了随着迭代次数增加，提出的$P$型和$PD^{\alpha}$ 型迭代学习控制策略使得所有智能体能渐近跟踪上参考轨迹。两个代表性数值仿真验证了算法的有效性。
来源：2022年第10期
《控制理论与应用》期刊编辑部
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