非线性多智能体系统分布式故障估计方法

"这篇研究论文探讨了一类非线性多智能体系统的分布式故障估计问题，旨在设计非线性故障估计观察器，通过邻居智能体的输出信息来估计系统中的潜在故障。通过解决线性矩阵不等式来计算观察器的参数矩阵，并考虑了极点配置约束以提升估计性能。文中通过数值模拟和四台单链节柔性关节机械手网络实例进行了验证。关键词包括增广系统、故障估计、多智能体系统、非线性动态、线性矩阵不等式和极点约束。" 本文主要研究的是在非线性多智能体系统中的分布式故障估计问题。多智能体系统由多个相互作用的智能体组成，每个智能体都有其独立的动态模型，而这些模型可能是非线性的。在这样的系统中，故障的出现可能对整个系统的稳定性与性能产生严重影响，因此需要有效的故障估计方法来检测和隔离这些故障。 首先，论文提出将可能的故障视为一个特殊的系统状态，从而构建了一个增广系统。在这个增广系统中，每个智能体不仅考虑自身的动态，还考虑了故障的影响。通过利用邻近智能体的输出信息，可以在每个智能体内部构造一个非线性的故障估计观察器。 接着，通过解决线性矩阵不等式（LMI），可以计算出这个故障估计观察器的参数矩阵。线性矩阵不等式是一种在系统理论中常见的工具，用于分析和设计控制系统的性能。在这个过程中，论文引入了极点配置约束，这是一种优化策略，可以改善故障估计的精度和响应速度，确保估计性能的提升。 最后，为了验证所提出的故障估计方法的有效性，论文进行了数值模拟实验以及一个具体的工程应用例子——四台单链节柔性关节机械手的网络。这种网络通常代表了实际多智能体系统中的复杂性和挑战。通过这些案例，作者证明了该分布式故障估计方法在处理非线性多智能体系统故障时的可行性与实用性。 这篇研究论文为非线性多智能体系统提供了分布式故障估计的新思路，为这类系统的故障诊断和容错控制提供了理论支持。通过结合邻近智能体的信息和优化的观察器设计，提高了系统在面对故障情况下的鲁棒性和可靠性。