【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及多智能体控制，具体是一种匹配和不匹配干扰下的固定时间一致性控制方法。
技术介绍
1、多智能体系统（mas）的一致性控制是分布式协同控制领域的核心问题之一，高阶多智能体系统的一致性控制因其更贴近实际工程需求（如机器人编队、无人机集群）而成为研究热点。现有研究主要围绕以下方向展开：
2、针对于高阶系统一致性控制的基础理论，早期研究多集中于线性高阶系统，通过设计基于邻居状态误差的分布式协议实现一致性。例如，基于滑模控制的方法通过构造非线性滑模面，确保系统状态在有限时间内收敛到预设轨迹。对于非线性高阶系统，反步法（backstepping）和动态面控制（dsc）被广泛应用，但这些方法通常依赖于系统模型的精确已知，且对干扰的鲁棒性不足。
3、针对于干扰处理策略，实际应用中，多智能体系统常受到外部干扰（如环境噪声、通信延迟）和内部干扰（如模型不确定性）的影响。针对匹配干扰（可通过控制输入直接抵消），滑模控制和干扰观测器（do）是主流方法；对于不匹配干扰（无法直接通过控制输入抵消），自适应控制和神经网络逼近技术被...
【技术保护点】
1.一种匹配和不匹配干扰下的固定时间一致性控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种匹配和不匹配干扰下的固定时间一致性控制方法，其特征在于，由N个追随者和一个领导者组成n阶多智能体系统，所述多智能体系统动力学模型中的领导者动力学模型为：
3.根据权利要求2所述的一种匹配和不匹配干扰下的固定时间一致性控制方法，其特征在于，所述干扰观测器包括：
4.根据权利要求3所述的一种匹配和不匹配干扰下的固定时间一致性控制方法，其特征在于，存在固定时间T1>0，使得对于任意的t>T1，使得，，...，，，，同理可...
【技术特征摘要】
1.一种匹配和不匹配干扰下的固定时间一致性控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种匹配和不匹配干扰下的固定时间一致性控制方法，其特征在于，由n个追随者和一个领导者组成n阶多智能体系统，所述多智能体系统动力学模型中的领导者动力学模型为：
3.根据权利要求2所述的一种匹配和不匹配干扰下的固定时间一致性控制方法，其特征在于，所述干扰观测器包括：
4.根据权利要求3所述的一种匹配和不匹配干扰下的固定时间一致性控制方法，其特征在于，存在固定时间t1>0，使得对于任意的t>t1，使得，，...，，，，同理可...
【专利技术属性】
技术研发人员：颜廷若，蒋泽龙，胡云峰，许芳，董小瑜，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：
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