本文研究了具有非线性不确定性的多智能体系统的固定时间事件触发共识控制问题。基于事件触发策略的固定时间共识协议被提出，这些协议可以显著降低能量消耗和控制器更新的频率。集中式和分布式共识控制策略均被考虑。证明了在所提出的事件触发共识控制策略下，可以避免Zeno行为。与有限时间共识相比，固定时间共识可以在固定的收敛时间内达成，而与智能体的任意初始状态无关。最后，通过两个例子展示了固定时间事件触发共识协议

本项目所使用的机器人是平面3自由度的UArm II机械臂。采用的鲁棒控制方法包括H∞、H₂、H₂/H∞组合以及μ综合方法。为了实现这些方法，首先需要形成MK标准形式，对于μ综合方法，还需要在被控对象的输入端加入加权函数W_delta表示的乘性不确定性。在完成每种综合方法后，将结果进行比较，以检验每种方法的鲁棒性。欠驱动机械臂的控制输入数量少于系统自由度（即部分关节无驱动装置），其动力学方程中存在非

本研究聚焦于遭受拒绝服务（DoS）攻击的网络物理多智能体系统（CPS）的弹性模型预测控制问题。随着多智能体系统在众多领域的广泛应用，其面临的网络安全威胁，尤其是DoS攻击，对系统的正常运行和稳定性构成了严重挑战。本文旨在构建有效的弹性模型预测控制策略，以提高系统在DoS攻击下的性能和恢复能力，确保系统能持续稳定地运行。

本文提出一种“模型预测控制（MPC）+ 滚动时域估计（MHE）”一体化框架，旨在解决在传感器和执行器双重噪声环境下，将移动机器人稳定到指定目标点 xs​ 的问题。与现有研究仅单独考虑状态或控制噪声、且将估计与控制分步求解的做法不同，本文创新性地把传感器噪声和执行器噪声同时纳入联合优化，实现了真正意义上的“估计–控制闭环”。采用多重打靶法将 MPC 问题转化为非线性规划（NLP），并利用 CASAD

结构灵活性：支持交流、直流或混合组网，通过公共耦合点实现功率交互，可脱离主电网独立运行。技术优势提高可再生能源渗透率，减少弃风弃光现象。通过能量互济提升供电可靠性，例如在配电网故障时提供恢复服务。控制架构集中式分层控制：依赖能量管理系统（EMS）进行全局调度，但对通信能力要求高。分布式多代理控制：通过智能体（Agent）自主决策，降低对中心节点的依赖。非对称纳什谈判理论为多微网电能共享提供了兼顾效

本文聚焦无模型自适应预测控制（MFAPC）与无模型自适应迭代学习控制（MFAILC）的数值验证仿真研究。通过构建基于紧致形式动态线性化（CFDL）的仿真程序，分别验证了MFAPC在非线性系统预测跟踪中的有效性，以及MFAILC在非线性系统迭代轨迹跟踪中的性能。仿真结果表明，两种方法均能有效处理非线性系统控制问题，为复杂工业过程的控制提供了新的思路。

我们提出了一种基于拍卖的分散式算法，用于解决动态任务分配问题空间分布的多智能体系统的分配问题。在我们的方法中，每个成员多智能体团队中的每个智能体最多被分配一组空间分布的任务中的一项任务，而几个代理可以被分配给同一个任务。任务分配是动态的，因为它是在离散时间阶段（迭代）更新，以考虑代理的当前状态后者朝着上一阶段分配给他们的任务前进。我们提出的方法可以在智能机器（如送货机器人）的源配置问题中找到应用由

二维栅格地图路径规划在机器人导航、智能物流等领域至关重要。传统算法在复杂动态环境中存在局限性，海市蜃楼搜索优化（MSO）算法虽展现出一定优势，但仍需改进。本文提出将精英反向策略与免疫思想融入MSO算法，应用于二维栅格地图路径规划。通过精英反向学习生成多样化种群，利用免疫思想的克隆、变异操作增强算法局部搜索能力。实验结果表明，改进后的算法在静态和动态栅格环境中，路径长度更短、避障成功率更高、收敛速度

文献来源：摘要本研究从控制角度探讨了重力补偿的主题。重力可以通过补偿机械系统或控制法则（如比例-微分（PD）加重力、滑模控制或计算力矩法）来平衡。在连续和离散时间域中，重力补偿项在线性和非线性最优控制中均缺失。控制系统的平衡点通常为零，这导致在所需条件未设置在原点或在其他情况下（其中控制系统的平衡点处重力向量不为零）无法进行调节。在这些情况下，系统需要稳态输入信号来补偿重力。本文介绍了基于非线性最

飞机电力系统 (EPS) 是安全关键系统，可为起落架或飞行控制执行器等重要负载提供电力。随着一些液压、气动和机械部件被电气部件取代，现代飞机 EPS 变得越来越复杂，因为硬件子系统数量更多以及它们与嵌入式控制软件的交互 [1]。电力系统的电气化允许实施智能控制技术，通过对电力资源的优化管理来实现更高的性能和整体效率。然而，今天的 EPS 设计主要遵循顺序衍生设计过程，其估计早期设计决策对最终实施的