故障下随机多智能体系统的混合无源_H∞容错一致性.pdf

【故障下随机多智能体系统的混合无源_H∞容错一致性】这个主题涉及的是智能系统领域的一个重要课题，主要探讨如何在多智能体系统中处理故障情况，保持系统的稳定性和一致性。多智能体系统通常由多个自主的智能实体组成，如机器人、无人机等，它们通过通信网络相互协作完成任务。 在论文中，研究者关注的是有向拓扑结构下的马尔可夫跳变故障多智能体系统。有向拓扑意味着系统中节点之间的通信方向是固定的，这种结构常见于许多实际网络系统中。马尔可夫跳变模型则用于描述系统状态随机变化的特性，这在系统存在不确定性或随机故障时非常适用。 为了应对执行器偏移故障（即系统部件的偏差），论文提出采用增广矩阵方法设计故障观测器。故障观测器能够实时估计并跟踪系统中未知的故障状态，这对于故障诊断和补偿至关重要。 接着，利用故障观测器提供的信息，研究者引入了混合无源/H∞性能指标。混合无源系统理论是控制理论的一个分支，它要求系统既具有无源性质（即能量只能流入不能流出），又满足H∞范数约束，以确保在存在外部干扰时仍能保持系统稳定性。这里的H∞控制策略是为了降低系统对不确定性和干扰的敏感性。 论文进一步利用代数图论、自由权矩阵和线性矩阵不等式（LMI）等工具，设计了一种容错控制器。代数图论是研究网络结构和通信拓扑的基础，自由权矩阵则用来描述系统中节点间的相对权重，LMI则是一种有效的优化工具，常用于控制器设计和系统分析，以保证系统性能和稳定性的数学条件。 通过上述控制器，即使在发生故障的情况下，也能实现多智能体系统的容错一致性。一致性是指所有智能体的行为最终趋于一致，即使它们的初始状态不同。这在无人机编队、传感器网络协同探测等应用中是非常关键的。 作者通过数值仿真验证了所提方法的有效性，这通常包括模拟各种故障场景，观察系统在这些条件下的表现，以证明控制器设计的适应性和鲁棒性。 这篇论文对故障下的随机多智能体系统的混合无源/H∞容错一致性问题进行了深入研究，为实际系统设计提供了理论支持和实用方法，对于提升多智能体系统的可靠性和性能具有重要意义。对于从事相关领域研究的工程师和学者来说，这是一篇极具参考价值的文献。