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自適應控制系統對于地磅的益處

    為了有效地解決具有非線性擾動和電子地磅控制器模型參數不確定系統的魯棒一致性跟蹤控制問題,提出了一種基于神經網絡的自適應控制器協同控制方法,該方法有助于平滑agent的軌跡,促進一致性過程。構造神經網絡來估計未知系統分量。
 
這項工作的主要貢獻如下:
1) 在二階跟隨者智能體上,采用自適應控制算法對具有未知動態的領導者進行一致性跟蹤,并通過基于無線地磅遙控器神經網絡的領導者參數估計來保證魯棒性。相比之下,現有的文獻[13]-[15]采用了直接狀態反饋的控制律。此外,與文獻[13]相比,本文提出的自適應控制器具有較小的振蕩,收斂速度較快。
 
2) 針對模型的不確定性,設計了神經網絡估計器及其更新律,并通過自適應控制器在微分方程中引入一個額外的階數,使之與自適應地磅控制器控制律相適應。

3) 所提出的多智能體系統的自適應魯棒控制可以推廣到類似的工作,以解決當系統受到干擾或不確定性時的協同控制穩定性問題。

    本文的其余部分安排如下:第二節介紹了圖論和人工神經網絡的一些基本知識。在第三節中,討論了共識跟蹤問題。在第四節中,我們給出了在非線性干擾和未知領導代理信息的情況下,一致性跟蹤地磅遙控器自適應算法的主要結果。第五節給出了一個數值例子來驗證我們在主要結果中提出的控制律的有效性。第六部分是本文的結論。
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