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💥第一部分——内容介绍

基于事件触发的多智能体系统有限时间容错控制研究

摘要

针对具有未知时变参数、外部扰动及执行器故障的非线性多智能体系统，本文提出了一种融合事件触发机制与命令滤波的有限时间容错控制策略。系统由一个领导者和N个跟随者构成，通过有向通信拓扑实现信息交互。在有限带宽通信环境下，该策略通过事件触发机制减少通信频率，结合自适应律在线估计未知参数与故障参数，并利用命令滤波器解决传统反步法中的微分爆炸问题。仿真结果表明，该方法在部分失效和完全失效故障下均能实现有限时间输出一致性跟踪，同时显著降低通信资源消耗。

1. 引言

多智能体系统（MAS）因其在自动驾驶、机器人编队、智能电网等领域的广泛应用，成为控制领域的研究热点。然而，实际系统中普遍存在的执行器故障、通信带宽限制及模型不确定性等问题，对系统的稳定性和可靠性提出了严峻挑战。传统容错控制方法多依赖周期性通信，导致通信资源浪费，且难以在有限时间内实现一致性跟踪。为此，本文提出一种融合事件触发机制与命令滤波的有限时间容错控制策略，旨在解决上述问题。

2. 问题描述

2.1 系统模型

考虑由一个领导者和N个跟随者构成的非线性多智能体系统，其动态方程为：

• 

2.2 控制目标

设计分布式控制律，使得所有跟随者在有限时间内实现与领导者状态的一致性跟踪，即：

同时，减少控制器至执行器的通信频率以节约带宽。

3. 控制策略设计

3.1 反步控制框架

采用反步法逐步构建虚拟控制律。设第k步的虚拟控制律为αk​，通过递归设计确保每一步的稳定性。传统反步法需对虚拟控制律求导，导致“微分爆炸”问题。本文引入命令滤波器解决此问题。

3.2 命令滤波技术

命令滤波器用于平滑虚拟控制信号，避免解析求导。其动态方程为：

3.3 有限时间收敛理论

构造带有幂次项的Lyapunov函数：

3.4 事件触发机制

定义事件触发条件为：

3.5 执行器容错自适应律

设计自适应律在线估计故障参数ρi​和Δi​：

4. 仿真验证

4.1 仿真设置

考虑由4个跟随者和1个领导者构成的多智能体系统，通信拓扑为有向图。执行器故障设置为：

• 跟随者1：t=5s时ρ1​=0.5（部分失效）
• 跟随者2：t=10s时ρ2​=0（完全失效）

外部扰动di​(t)为幅值0.1的随机噪声。事件触发阈值σ=0.1，ϵ=0.05。

4.2 结果分析

• 一致性跟踪：所有跟随者在T=15s内实现与领导者状态的一致性跟踪，误差收敛至零。
• 通信资源节约：事件触发机制使通信频率降低约60%，显著减少带宽占用。
• 容错性能：在部分失效和完全失效故障下，系统仍能保持稳定，验证了自适应律的有效性。

5. 结论

本文提出了一种融合事件触发机制与命令滤波的有限时间容错控制策略，解决了非线性多智能体系统在执行器故障和通信约束下的有限时间一致性跟踪问题。通过仿真验证，该方法在故障场景下仍能实现快速收敛，同时显著降低通信资源消耗。未来工作将研究更复杂的网络拓扑和动态故障模型下的控制策略。

📚第二部分——运行结果

🎉第三部分——参考文献 

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🌈第四部分——本文完整资源下载

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