(1)在智能系统模型构建方面,建立了基于组合测量误差的动态线性化模型,该模型考虑了智能系统之间的合作竞争关系,消除了传统模型对通信拓扑信息的依赖,提升了模型的泛化性。
(2)在智能系统节能控制方面,针对智能体系统设计了基于死区算子的数据驱动事件触发控制策略,有效地减少了智能系统在运行中所需的存储资源和通讯资源,使用户可自主地平衡触发次数与稳态误差。
(3)在智能系统扰动抑制方面,构建了基于神经网络的检测与补偿策略。该策略是针对正常系统进行训练,以辨识正常系统的动力学模型,再以该模型的输出与被控智能系统的输出做差分补偿,具有较好的鲁棒性。