中间观测器下的多智能体系统分布式故障评估

随着工业技术的飞速发展，多智能体系统因其高度的灵活性和分布式特性，在处理复杂系统中扮演着关键角色。多智能体系统由多个独立运行但相互协作的智能体组成，通过信息共享和协同决策来共同完成任务。这种系统在自动化控制、机器人网络和物联网等领域展现出强大的潜力。 然而，随着系统规模的扩大和复杂度的提升，故障的发生频率也随之增加，这对系统的稳定性和可靠性提出了更高的要求。在集中式控制系统中，故障诊断已经成为研究热点，如文献[7-10]中所述，众多学者已经开发出有效的故障检测和隔离策略。然而，对于分布式多智能体系统，故障诊断更具挑战性，因为故障不仅影响单个智能体，还可能通过信息传播影响整个系统的运行。 针对线性多智能体系统，文献[11]提出了一种中间观测器设计，利用它来检测邻居节点的故障，使得智能体能够自我诊断和应对局部故障。非线性系统的处理则在文献[12]中得到了扩展。文献[13-14]则进一步发展了分布式故障检测滤波器，用于实时监控和分析系统的健康状况。 尽管故障检测和隔离在多智能体系统研究中占据重要地位，但故障估计作为获取故障细节信息的关键环节，却相对较少被关注。故障估计不仅能揭示故障的程度和类型，还能为容错控制策略的设计提供关键数据。例如，文献[18]提出了一种比例积分观测器，可以同时估计状态和故障；[19]针对不确定性非线性系统，采用故障重构技术进行估计；[20]针对切换线性系统，设计了降阶广义观测器。 然而，这些方法往往依赖于严格的观测器匹配条件或正实条件，这在实际应用中可能难以满足。为了缓解这一问题，文献[21-22]引入自适应技术，提出了一种更为灵活的故障估计策略。特别是，文献[23]的突破在于提出了中间观测器设计，它通过引入中间变量，巧妙地绕过了严格的条件限制，使得故障估计在更广泛的系统中成为可能。 多智能体系统的分布式故障估计是一个亟待深入研究的领域，通过中间观测器的设计，不仅可以提高系统的故障诊断能力，还能为系统恢复和自我修复提供重要依据。未来的研究将着重于降低对模型精确性的要求，增强鲁棒性，并优化算法性能，以适应不断变化的工业环境需求。