Adaptive Leaderless Consensus Control of Strict-Feedback Nonlinear Multiagent Systems With Unknown Control Directions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The leaderless consensus problem over strict-feedback nonlinear multiagent systems (MASs) with unknown model parameters and control directions is investigated. The main idea of the existing consensus strategies for strict-feedback nonlinear MASs with unknown control directions is leading agents toward predefined global leaders/exosystems. However, in several missions, agents need to reach autonomous agreement on an a priori unknown quantity for a desired state, and hence the existing results are not applicable in these missions. The main contribution of this article is designing an adaptive leaderless consensus control scheme for strict-feedback nonlinear MASs when agents' control directions are unknown and unidentical. First, we introduce decentralized local error surfaces designed based on each agent position and neighboring agents' positions. We show that as the error surfaces remain bounded and converge to zero, the boundedness of the agents' positions and achieving leaderless consensus in the MAS can be guaranteed. Then, based on the properties of the Nussbaum-type functions, a decentralized backstepping adaptive control law is proposed under which the local error surfaces remain bounded and converge to zero. Finally, the design is more clarified and evaluated via an example.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle