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07.06.2018 | Methodologies and Application | Ausgabe 15/2019

Soft Computing 15/2019

Coordination control of uncertain topological high-order multi-agent systems: distributed fuzzy adaptive iterative learning approach

Zeitschrift:
Soft Computing > Ausgabe 15/2019
Autoren:
Hui Wu, Junmin Li
Wichtige Hinweise
Communicated by V. Loia.

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

This paper demonstrates that the method of T–S fuzzy model can be used to describe the uncertain topological structure for high-order linearly parameterized multi-agent systems (MAS). The dynamic of the leader is only available to a portion of the follower agents; thus, we present a novel distributed adaptive iterative learning control (AILC) protocol without using any global information to deal with the consensus problem of MAS under initial-state learning condition. It is proved that the proposed control protocol ensures all the internal signals in the multi-agent system are bounded, and the follower agents track the leader exactly on the finite time interval [0, T]; a sufficient condition is obtained for the exactly consensus result of the multi-agent system by choosing the appropriate composite energy function. Extensions to the formation control of multi-agent systems are also given. In the end, illustrative examples are shown to verify the availability of the proposed AILC scheme.

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