10、分布式触发控制：自适应策略与二阶共识

分布式触发控制：自适应策略与二阶共识

在多智能体系统（MAS）的控制领域，事件触发控制（ETC）和自触发控制是两种重要的策略。事件触发控制强调在需要时进行通信和控制更新，而自触发控制则通过基于先前信息的预测来预先确定下一个触发时刻，避免了对事件条件的连续监测。本文将深入探讨这两种控制策略，包括自适应事件触发控制（ADET）和完全分布式自触发控制，以及它们在二阶共识问题中的应用。

1. 自适应事件触发控制（ADET）

在一般线性MAS的完全分布式共识控制问题中，提出了一类新的ADET策略。这些策略旨在解决同步和异步ETC下的共识控制问题，同时消除芝诺行为。

1.1 理论基础

通过引入内部变量作为动态阈值和与每个节点相关的自适应触发参数，开发了用于同步ETC的ADET策略。随后，提出了灵活可靠的异步ETC，并相应地开发了ADET策略。在这些策略下，建立了基于观测器的完全分布式共识协议，确保了渐近共识。

1.2 数值示例

以一个包含六个机器人的多机器人系统为例，验证了理论结果。系统的动力学由以下矩阵描述：

A = 
⎛
⎜⎜⎝
0 1 0 0
0 0 0 0
0 0 0 1
0 0 0 0
⎞
⎟⎟⎠
B = 
⎛
⎜⎜⎝
0 0
1 0
0 0
0 1
⎞
⎟⎟⎠
C = 
1 0 0 0
0 0 1 0

求解代数黎卡提方程（AREs）得到：

P = 
⎛
⎜⎜⎝
0.9783 0.7071
0
0
0.