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赵文清;陈国良;谢祥鹏;夏建伟;Ju H.公园。

具有Lipschitz非线性的多智能体系统的采样数据指数一致性。 （英语） 兹比尔1530.93257

神经网络。 167, 763-774 (2023).
摘要：本文利用基于双边环的Lyapunov泛函（LBLF）的非周期采样数据控制，说明了具有Lipschitz非线性动力学的无领导和领导跟踪多智能体系统的指数一致性。首先，应用输入延迟方法将所得采样数据系统重新定义为控制输入具有时变延迟的连续系统。构造了一个捕获采样数据模式信息的双边LBLF，并利用拉普拉斯矩阵的对称性和Newton-Leibniz公式，获得了指数采样数据一致性问题的减少决策变量数和减少LMI维数。随后，设计了一个非周期采样数据控制器，以简化和增强稳定性条件，以便在该方法中进行计算和优化。最后，在控制器设计的基础上，给出了包括电力系统在内的仿真实例来说明理论分析，此外，与其他文献相比，该方法可以获得更大的采样间隔，从而节省带宽，减少通信资源。

MSC公司：

93元57 采样数据控制/观测系统
93D50型 共识
93D23型 指数稳定性
93甲16 多代理系统

关键词：

多智能体系统;共识;抽样数据;LMI公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛W.Zhao｝等人，神经网络。167763--774（2023年；Zbl 1530.93257）
全文： DOI程序

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