Distributed Neural Observer-Based Formation Strategy of Non-Affine Nonlinear Multi-Agent Systems with Unknown Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
The state estimation in Multi-Agent Systems (MASs) is a challenging problem. This is due to the fact that (1) controlling nonaffine nonlinear MASs is a difficult task and also (2) the agents in MASs have direct impacts on each other. This paper presents a new distributed Neural Networks (NN) observer for the nonlinear dynamical model of MASs with nonaffine unknown dynamical agents. The proposed scheme uses the Backpropagation learning algorithm to estimate the unknown nonlinear functions of the agents. Compared with the previous studies, which primarily concentrated on the observer design for Multiple Input Multiple Output (MIMO) systems, the proposed method is applied to nonaffine nonlinear MASs. The advantages of this method are the overall stability, the fast convergence of the observer error to zero and the robustness against both uncertainties and disturbances. Nonlinear flexible-joint robots and nonlinear dynamic duffing chaotic systems are simulated to demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed method. The proposed method is also compared with the Luenberger observer. The guaranteed stability, better performance in the presence of agents’ uncertainties, robustness against disturbances are the main advantages of the proposed method compared with the traditional observer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».