高阶非线性多智能体系统中鲁棒故障检测方法

本研究论文深入探讨了高阶非线性多智能体系统中的故障检测问题。在复杂的多智能体系统中，系统包含一个已知的Lipschitz非线性函数以及一个未知的非线性函数，这增加了故障检测的挑战性。本文关注的核心是设计一种基于观测器的故障检测策略，这种策略主要应用于具有高度异质性的系统中。 论文的创新之处在于，作者提出了一种针对单个智能体故障的未知输入观测器。通过在相邻节点构建这些观测器，即使存在未被识别的非线性函数、不确定性和时间变化因素，也能够有效地处理这些未知因素，使得观测器残差动态不受其影响。这意味着设计的观测器对各种类型的未知非线性行为具有一定的鲁棒性，即使有外部扰动也能保持系统的稳定性和可靠性。 值得注意的是，作者采用了一种巧妙的方法，将未知非线性函数视为输入，并将其隔离在观测器的结构之外，从而简化了残差分析。这种方法使得系统能够在面临复杂动态环境时，仍能有效地识别出单一智能体的故障信号。为了验证这一理论和方法的有效性，论文提供了详细的仿真结果，展示了观测器在实际应用中的性能优越性。 这篇研究论文对于理解和解决高阶非线性多智能体系统中的故障检测问题具有重要的理论价值和实践指导意义。它不仅提出了新的故障检测机制，还展示了如何通过优化设计来增强系统鲁棒性，这对于确保大规模分布式系统在复杂环境下的稳定运行具有重要意义。对于从事智能控制、分布式系统和故障诊断的科研人员来说，这篇文章提供了一个有价值的参考框架和技术工具。