一阶多智能体系统分布式H∞一致性控制：时延与干扰处理

本文探讨了一阶多智能体系统在存在多个通信时延和外部噪声干扰情况下的分布式𝐻∞一致性控制问题，研究了固定和变化网络拓扑两种情况。通过模型变换和构造适当的Lyapunov函数，得到了确保所有智能体状态一致且满足特定𝐻∞性能指标的充分条件。 在多智能体系统中，一致性控制是指让多个自主实体（智能体）通过相互之间的通信和协调，使它们的状态在某个度量下趋近于一致。这些智能体可以是机器人、传感器节点或其他能够感知环境并作出决策的自治单元。在实际应用中，通信时延和外部噪声是常见的挑战，它们可能影响系统的稳定性和一致性性能。 该文首先对包含多个时变时延的原始一阶多智能体系统进行了模型变换，将其转换为一个降阶子系统，简化了分析和设计过程。接着，作者利用Lyapunov稳定性理论，构建了一个适当的Lyapunov函数，该函数用于分析系统的稳定性并确保一致性。通过这个函数，他们推导出了一致性和 Hv 性能要求同时满足的充分条件。 Hibert ∞ 控制的目标是在保证系统一致性的同时，限制由外部干扰引起的输出噪声的影响，使得系统具有一定的抗干扰能力。 在固定网络拓扑下，每个智能体与一组固定的邻居进行通信，而切换网络拓扑则意味着智能体间的连接关系可能会随时间变化。这两种情况下的一致性控制策略都需要适应这些变化，确保在各种网络结构下都能实现一致性。 仿真结果验证了所提出的一致性控制协议的正确性和实用性，表明在存在多个通信时延和噪声干扰的情况下，该协议仍然能够有效地引导所有智能体达到一致性状态，并满足特定的𝐻∞性能水平。 关键词：多智能体系统，一致性控制，𝐻∞控制，多时延，Lyapunov函数，模型变换，网络拓扑，外部干扰 这篇文章属于控制理论与应用领域，特别是针对分布式控制系统的设计和分析。对于理解如何在复杂环境中实现多智能体系统的协同行为和一致性控制具有重要的理论价值和实践意义。