基于自适应神经网络的分布式平均跟踪控制方法和系统

本发明公开了一种基于自适应神经网络的分布式平均跟踪控制方法和系统，包括：首先，构造异构非线性多智能体系统的网络结构拓扑图，其中每个节点代表一个智能体，并获取图的点集、边集及每个节点的邻居信息；其次，基于系统的状态方程，为每个节点设置参考信号；接着，设计基于自适应神经网络的分布式平均跟踪方法；最后，设计自适应参数，以实现对多个时变信号的分布式平均跟踪。通过结合径向基函数神经网络与内模驱动的外部干扰观测器，本发明在系统不确定性和外部干扰情况下，成功实现多个时变参考信号的平均跟踪。因此，本发明在多机器人协同等领域具有重要的理论和实践价值。