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J-GLOBAL ID:202102271675739137   整理番号:21A3136340

時間遅延と外乱を伴う高次マルチエージェントシステムの完全分散スケール化コンセンサス追跡【JST・京大機械翻訳】

Fully Distributed Scaled Consensus Tracking of High-Order Multiagent Systems With Time Delays and Disturbances
著者 (3件):
資料名:
巻: 18  号:ページ: 305-314  発行年: 2022年 
JST資料番号: W1434A  ISSN: 1551-3203  CODEN: ITIICH  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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本論文では,高次非線形マルチエージェントシステムのクラスに対するスケーリングコンセンサス追跡に焦点を当てた。既存の結果とは異なって,時間遅れと外部障害を有する高次非線形マルチエージェントシステムのために,完全分散コンセンサスプロトコルを設計して,すべてのエージェントを駆動して,あらかじめ割り当てられた比率を有するスケールコンセンサスを達成した。制御利得は,分散適応法則によって変化し,更新される。その結果,提示したプロトコルは,任意の大域的情報に無関係であり,従って,完全に分散した方法で実装できた。同時に,適応σ-修正技術を用いた完全分散制御プロトコルを提示して,外部擾乱に対処し,それは,追跡誤差を保証でき,そして,すべての追従エージェントの結合重みを,一様に最終的に有界にした。時間遅れを有する汎関数の導関数に取り組むために,Lyapunov Krasovskii汎関数を用いて,多重積分項を導入することによって,それらを解析,補償した。最後に,シミュレーション結果の有効性を検証するためにシミュレーション例を含めた。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
分類
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電力系統一般  ,  人工知能 

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