典型文献
数据丢包下事件驱动的非线性多智能体迭代学习控制
文献摘要：
针对具有随机链路丢包、通信带宽受限以及模型未知的非线性多智能体一致性问题,提出一种事件驱动的分布式无模型迭代学习控制策略.首先建立系统的事件驱动决策机制,给出基于输出信息的通信触发条件,当该条件满足时触发事件,各智能体间进行通信,不满足条件时则不通信,从而能够有效减少智能体间的大量通信和能量耗散.其次,使用伪偏导数将非线性系统沿迭代轴动态线性化,借助邻居在前一步事件触发时的输出信息设计随机链路丢包补偿机制,再结合事件驱动通信机制设计分布式控制协议.在此基础上,使用压缩映射原理分析算法收敛性能,仿真结果表明随着迭代次数的增加,事件触发间隔变大,所有的智能体将完成对期望轨迹的跟踪.
文献关键词：
非线性多智能体系统;事件驱动通信;迭代学习控制;随机链路故障;一致性
中图分类号：
作者姓名：
王宏伟;李昊哲
作者机构：
大连理工大学控制科学与工程学院,辽宁大连116024;新疆大学电气工程学院,新疆乌鲁木齐830047
文献出处：
引用格式：
[1]王宏伟;李昊哲-.数据丢包下事件驱动的非线性多智能体迭代学习控制)[J].控制理论与应用,2022(09):1688-1698
A类：
事件驱动通信,随机链路故障
B类：
数据丢包,包下,迭代学习控制,通信带宽,带宽受限,一致性问题,无模型,模型迭代学习,建立系统,决策机制,触发条件,该条,满足条件,不通,能量耗散,偏导数,非线性系统,动态线性化,邻居,事件触发,信息设计,补偿机制,通信机制,机制设计,分布式控制,控制协议,压缩映射原理,原理分析,收敛性能,迭代次数,非线性多智能体系统
AB值：
0.32123
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