多智能体系统鲁棒H2故障诊断观测器设计

"这篇研究论文探讨了在存在扰动的连续时间多智能体动态系统中，如何设计鲁棒的H2故障诊断观察器(DFEO)。对于每个智能体，利用邻居输出估计误差来设计故障估计观察器。通过定义全局估计误差向量，构建了多智能体系统的全局误差动力学。接着，讨论了提出的DFEO的存在条件，以证明其可行性。利用分解技术，给出了H2 DFEO的结果，用于计算DFEO的分布式增益矩阵。最后，通过一个示例展示了所提设计方法的有效性。" 本文是关于控制理论与应用的一篇学术论文，重点关注的是在连续时间的多智能体系统中，如何设计能够抵御扰动的强健H2故障诊断观察器。多智能体系统是由多个相互作用的个体（智能体）组成的网络，它们共同执行任务，每个个体都可能受到各种故障的影响。在这种背景下，故障诊断观察器的目标是准确估计每个智能体的故障状态，即使在存在不确定性和外部干扰的情况下。 首先，文章提出了每个智能体的故障估计观察器，该观察器基于邻域内其他智能体的输出估计误差进行设计。这样做的目的是利用网络中的信息交换来提高故障检测的准确性和鲁棒性。 接下来，作者们构建了一个全局误差动力学模型，它将所有智能体的估计误差整合到一个统一的框架中，以便于分析整个系统的性能。通过这个模型，可以更好地理解和分析整个网络的故障行为。 然后，文章深入研究了提出的分布式故障估计观察器的存在条件。这是关键的一步，因为它确保了在实际应用中设计的观察器是可行的，并能够在系统出现故障时正常工作。这些条件通常涉及到系统矩阵的特征值和扰动的性质。 为了使观察器设计更具操作性，文章引入了分解技术，这有助于简化计算过程，特别是确定分布式增益矩阵。增益矩阵决定了各个智能体如何根据其邻居的信息调整自身的估计，以达到最佳的故障诊断效果。 最后，论文通过一个具体的例子验证了所提方法的有效性。这个实例不仅展示了设计方法的实际应用，也验证了在有扰动的多智能体系统中，故障诊断观察器的性能和鲁棒性。 这篇研究为在复杂、动态和有噪声的环境中设计高效且鲁棒的故障诊断策略提供了理论基础和实用工具，对智能系统、自动化和控制理论的研究具有重要意义。