Dieses Papier behandelt das Problem der konsensbasierten Verfolgung mit vorgegebener Zeit (PT) für hochordentliche nichtlineare Mehr-Agenten-Systeme, die Aktuatorfehlern, Systemunsicherheiten und nicht passenden Störungen unter gerichteten Kommunikations-Topologien ausgesetzt sind. Eine hinreichende Bedingung für die PT-bounded Stabilität wird durch die Einführung einer glatten und begrenzten zeitvariablen Skalierungsfunktion etabliert, die singuläre zeitvariable Skalierungsgewinne im resultierenden Control-Design vermeidet. Basierend auf dieser Bedingung wird ein adaptives, neuronales Netzwerk-basiertes Steuerprotokoll innerhalb eines Backstepping-Rahmens entwickelt, um unbekannte nichtlineare Dynamiken zu approximieren. Um die Umsetzbarkeit zu verbessern, wird ein Differential mit begrenzter Zeit integriert, um das Problem der explosionsartigen Komplexität zu umgehen, während ein adaptiver Fehlerkompensationsmechanismus konstruiert wird, um den Verlust der Wirksamkeit von Aktuatoren und Bias-Fehler zu adressieren. Strenge Lyapunov-Analysen zeigen, dass alle geschlossenen Signalsignale beschränkt bleiben und die Konsensverfolgungsfehler innerhalb einer vom Benutzer angegebenen Zeit in eine kleine Umgebung des Ursprungs konvergieren. Schließlich werden Simulations Ergebnisse bereitgestellt, um die Durchführbarkeit des vorgeschlagenen Ansatzes und das begrenzte geschlossene Verhalten unter den betrachteten Aktuatorfehler-Szenarien zu veranschaulichen.
Zhao et al. (Mon,) haben diese Frage untersucht.
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