【摘要】：标注5.1：式（5-3）中的表示相邻智能体之间的耦合关系，dfi表示系统的不确定性，设计相邻智能体发生信息交换，且各个智能体与虚拟领航者之间发生信息交换。标注5.2： fri（·）=fi（·）-dif（·），fi（·）代表系统中的非线性耦合力，di（·）代表不确定性扰动。由标注2.2 和标注2.3 可知 fi（·）和 di（·）均为有界，所以 fri（·）为有界未知量[7]。
针对列车的分布式数学模型（2-6），可将其视为由n+1节车厢组成的动车组，构成的动车组为多智能体系统。车厢0 为虚拟领航者，车厢1，2，3，…，n为跟随者。
设计动态的虚拟领航者，目标制动曲线输入给虚拟领航者，并将领航者的动态输出作为跟随者系统的参考信号，其中虚拟领航者的动态模型为
式中，x0，v0 分别表示虚拟车厢的实时位置和速度；u0表示其控制信号。
本章第一个控制目标：设计PID 控制器实现领航者对目标制动曲线的跟踪，得到：
式中，vr为目标曲线，选取领航者系统的动态输出作为跟随者系统的输入。
根据动车组的受力分析模型（2-6），得到跟随者智能体的动力学模型（5-3）：(www.xing528.com)
式中，xi，vi 分别表示跟随者智能体的位置和速度信息；ui 表示控制输入。
标注5.2： fri（·）=fi（·）-dif（·），fi（·）代表系统中的非线性耦合力，di（·）代表不确定性扰动。由标注2.2 和标注2.3 可知 fi（·）和 di（·）均为有界，所以 fri（·）为有界未知量[7]。
本章第二个控制目标：设计带有滑模变结构项的一致性算法，以实现各个跟随者速度的一致性跟踪，即满足式（5-5），从而实现对目标制动曲线的精准跟踪：
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