9、分布式事件触发控制：自适应策略解析

分布式事件触发控制：自适应策略解析

在多智能体系统（MAS）的控制领域，事件触发控制（ETC）是一种高效的控制策略，能够有效减少通信和计算资源的消耗。本文将详细介绍两种ETC方案：一对多（One-to-All）和一对一（One-to-One），并深入探讨其自适应动态事件触发（ADET）策略、共识准则以及Zeno行为的排除。

1. 系统模型与假设

考虑一般线性多智能体系统，其动态方程为：
$\dot{x}_i(t) = Ax_i(t) + Bu_i(t)$
$y_i(t) = Cx_i(t)$
其中，$x_i(t) \in R^n$ 是状态，$u_i(t) \in R^m$ 是共识协议，$y_i(t) \in R^q$ 是输出测量值。$A$、$B$ 和 $C$ 是具有适当维度的常数矩阵，且 $(A, B)$ 是可稳定的，$(A, C)$ 是可检测的。

由于只能获取输出测量值，为每个智能体设计一个观测器来估计状态：
$\dot{v}_i(t) = Av_i(t) + Bu_i(t) + F(Cv_i(t) - y_i(t))$
其中，$v_i(t)$ 是嵌入在智能体 $i$ 中的观测器状态，$F \in R^{n\times q}$ 是待确定的反馈增益矩阵。

假设通信图 $G$ 是无向且连通的，拉普拉斯矩阵 $L$ 的特征值记为 $\lambda_i$，满足 $0 = \lambda_1 \leq \lambda_2 \leq \cdots \leq \lambda_N$。

2. 一对多ETC方案

2.1 ADET策略

在一对多通信场景中，每个智能