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Pinning-Based Neural Control for Multiagent Systems With Self-Regulation Intermediate Event-Triggered Method

控制(管理) 计算机科学 神经系统 事件(粒子物理) 多智能体系统 控制理论(社会学) 人工智能 神经科学 心理学 物理 量子力学
作者
Hongru Ren,Zeyi Liu,Hongjing Liang,Hongyi Li
出处
期刊:IEEE transactions on neural networks and learning systems [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:: 1-11 被引量:37
标识
DOI:10.1109/tnnls.2024.3386881
摘要

A pinning-based self-regulation intermediate event-triggered (ET) funnel tracking control strategy is proposed for uncertain nonlinear multiagent systems (MASs). Based on the backstepping framework, a pinning control strategy is designed to achieve the tracking control objective, which only uses the communication weight between the agents without additional feedback parameters. Moreover, by designing a self-regulation triggered condition based on the tracking error, the intermediate triggered signal is calculated to replace the continuous signal in the controller, so as to achieve the goal of discontinuous update of the controller signal, and this mechanism does not need to add additional compensation function to the controller signal. At the same time, the funnel method is adopted to restrict the error of step $n$ and avoid the possible negative impact caused by control signal. Furthermore, the nonlinear noncontinuous faults are compensated by the disturbance observer. Then, the Lyapunov stability theorem is used to prove that all signals of the closed-loop system are semiglobally uniformly ultimately bounded (SGUUB). Finally, some simulation results confirm the effectiveness of the proposed control scheme.
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