基于积分二次约束的协同控制动力学鲁棒性能分析

我们研究带有基于梯度的强迫项的协同控制动力学。作为一个具体例子，我们聚焦于源搜寻动力学，其中车辆嵌入未知标量场中，且部分智能体具有梯度信息。作为交互机制，考虑了编队控制动力学与群集动力学。我们利用 $\alpha$-积分二次约束框架，在可实现指数稳定性时获得收敛速率估计。通信图与交互势被假设为时不变且不确定。充分条件采取与网络规模无关的线性矩阵不等式形式。我们给出了涉及一般非因果高阶乘子的所谓硬 Zames-Falb $\alpha$-IQC 的推导（纯时域），以及乘子对 $\alpha$-IQC 设置的适当适配参数化。时域论证便于直接推广到线性参数变化系统。数值例子说明了理论结果的应用。