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Neural-Network-Based Event-Triggered Adaptive Control of Nonaffine Nonlinear Multiagent Systems With Dynamic Uncertainties

控制理论(社会学) 计算机科学 非线性系统 人工神经网络 李雅普诺夫函数 有界函数 自适应控制 功能(生物学) 自适应系统 多智能体系统
作者
Hongjing Liang,Guangliang Liu,Huaguang Zhang,Tingwen Huang
出处
期刊:IEEE Transactions on Neural Networks [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:32 (5): 2239-2250 被引量:124
标识
DOI:10.1109/tnnls.2020.3003950
摘要

This article addresses the adaptive event-triggered neural control problem for nonaffine pure-feedback nonlinear multiagent systems with dynamic disturbance, unmodeled dynamics, and dead-zone input. Radial basis function neural networks are applied to approximate the unknown nonlinear function. A dynamic signal is constructed to deal with the design difficulties in the unmodeled dynamics. Moreover, to reduce the communication burden, we propose an event-triggered strategy with a varying threshold. Based on the Lyapunov function method and adaptive neural control approach, a novel event-triggered control protocol is constructed, which realizes that the outputs of all followers converge to a neighborhood of the leader’s output and ensures that all signals are bounded in the closed-loop system. An illustrative simulation example is applied to verify the usefulness of the proposed algorithms.
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