【摘要】 本发明属于智能控制领域，是多智能体系统一致性的采样控制方法，本发明应用时滞分解技术，提出了一种新的一致性算法即具有时滞状态导数反馈的一阶多智能体系统一致性的采样控制协议，基于采样数据控制的研究，应用线性系统的稳定性理论和代数图论，寻找适当的采样周期，分别讨论了具有时滞状态导数反馈的一阶多智能体系统渐进实现平均一致性的充分必要条件。本发明的优点在于取代原有的使用数值微分来近似计算时滞状态导数的协议，选取适当的采样周期来确保一致性的实现，分别讨论了具有时滞状态导数反馈的一阶多智能体系统渐进实现平均一致性的充分必要条件，从而提高了系统的稳定性。 【专利类型】发明申请 【申请人】江南大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】214122 江苏省无锡市蠡湖大道1800号江南大学物联网工程学院 【申请人地区】中国 【申请人城市】无锡市 【申请人区县】滨湖区 【申请号】CN201210551784.8 【申请日】2012-12-18 【申请年份】2012 【公开公告号】CN103869698A 【公开公告日】2014-06-18 【公开公告年份】2014 【IPC分类号】G05B13/02 【发明人】彭力; 王娜 【主权项内容】多智能体系统一致性的采样控制方法，该方法主要从以下几个方面进行研究：(1)应用时滞分解技术，提出了一种新的一致性算法即具有时滞状态导数反馈的一阶多智能体系统一致性的采样控制协议；(2)基于采样数据控制的研究，应用线性系统的稳定性理论和代数图论，寻找适当的采样周期，分别讨论了具有时滞状态导数反馈的一阶多智能体系统渐进实现平均一致性的充分必要条件；(3)数值仿真图证明了理论结果的有效性。。 【当前权利人】江南大学 【当前专利权人地址】江苏省无锡市蠡湖大道1800号江南大学物联网工程学院 【专利权人类型】公立 【统一社会信用代码】1210000071780177X1 【引证次数】3.0 【被引证次数】16 【他引次数】3.0 【被自引次数】2.0 【被他引次数】14.0 【家族引证次数】3.0 【家族被引证次数】16

未经允许不得转载：http://www.zhongzhencnc.com/1790305346.html