近年來(lái)，多智能體系統(tǒng)由于在編隊(duì)控制、無(wú)線傳感器、機(jī)器人協(xié)作裝備等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用而受到越來(lái)越多的關(guān)注。作為多智能體系統(tǒng)研究中的基礎(chǔ)問(wèn)題，同步指所有智能體在某些變量例如位置或速度上達(dá)到一致的動(dòng)態(tài)過(guò)程。目前存在的有關(guān)同步問(wèn)題的工作主要分為兩類：一類是無(wú)領(lǐng)航者的同步問(wèn)題[1]，一類是領(lǐng)航-追隨者同步問(wèn)題[2]，并且其中大多數(shù)工作是關(guān)于線性系統(tǒng)的。但是在實(shí)際情況中系統(tǒng)不可避免地會(huì)出現(xiàn)各種非線性和不確定性項(xiàng)，因此未知非線性多智能體系統(tǒng)的同步已成為一個(gè)研究的熱點(diǎn)。

由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[3-4]具有可以從樣本集學(xué)習(xí)復(fù)雜映射的能力，其可以在線學(xué)習(xí)對(duì)未知非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)的識(shí)別?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)固有的非線性逼近能力和內(nèi)在的自適應(yīng)學(xué)習(xí)特征，原始的控制問(wèn)題常?？梢赞D(zhuǎn)化為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制問(wèn)題[5-6]。這類控制策略能保證系統(tǒng)的一致性誤差最終可以穩(wěn)定在一個(gè)較小的界內(nèi)，其大小取決于模型中的一些顯式參數(shù)和未知但有界的項(xiàng)，然而并沒(méi)有系統(tǒng)的方法去計(jì)算這些上界，因此無(wú)法去準(zhǔn)確地評(píng)估最終的穩(wěn)定狀態(tài)性能。同時(shí)，不確定性使得控制過(guò)程中誤差的收斂速度也難以準(zhǔn)確地評(píng)估。實(shí)際控制過(guò)程中，希望系統(tǒng)在各項(xiàng)參數(shù)設(shè)計(jì)好后滿足給定的穩(wěn)態(tài)性能和瞬態(tài)性能，即系統(tǒng)的誤差最終收斂到給定的較小的界內(nèi)，同時(shí)收斂的速度不小于給定的值。KATSOUKIS T等通過(guò)使用預(yù)設(shè)性能控制的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)這一同步誤差約束[7]，其最終目標(biāo)是使得每個(gè)智能體的同步誤差嚴(yán)格地在預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)演化。關(guān)鍵思想是通過(guò)轉(zhuǎn)換后的同步誤差將每個(gè)智能體的約束誤差放寬為不受約束的誤差，但是轉(zhuǎn)換后的誤差會(huì)增加需要處理的變量的數(shù)量且控制效果不穩(wěn)定。

本文采用障礙Lyapunov函數(shù)方法[8]解決誤差約束問(wèn)題從而避免引入轉(zhuǎn)換誤差，設(shè)計(jì)了新的分布式障礙Lyapunov用以研究多智能體系統(tǒng)問(wèn)題，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明同步誤差能夠被嚴(yán)格限制在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)演化。

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作者信息：

吳慕蘭

(中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 自動(dòng)化系，安徽 合肥230026)