Resumen

Este documento aborda un problema de consenso para sistemas multiagente no lineales inciertos con precisión predefinida bajo perturbación. Al emplear el método de redes neuronales y la técnica de backstepping, se crean controladores adaptativos para cada agente. En contraste con los métodos de control global existentes para sistemas multiagente, se propone por primera vez un esquema de control de consenso de precisión global. Además, mediante el uso de funciones continuamente diferenciables de tercer orden, se diseñan leyes de ajuste adaptativo y controladores virtuales y el controlador real. Se demuestra que el método presentado puede garantizar que todas las señales estén acotadas globalmente y que los sistemas puedan ser consistentes con una precisión dada bajo perturbación. Finalmente, una simulación práctica verifica la corrección del protocolo de control ideado.

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Redes neuronales; Técnica de retroceso; Controladores adaptativos; Esquema de control de consenso de precisión global; Leyes de ajuste adaptativo; Simulación práctica
• Keywords:Neural networks; Backstepping technique; Adaptive controllers; Global precision consensus control scheme; Adaptive tuning laws; Practical simulation