模糊逻辑驱动的非线性多智能体执行器故障容错协同控制

本文主要探讨了不确定非线性多智能体系统在存在执行器故障情况下的分布式容错协同控制问题。这类系统通常由多个自主智能体组成，它们之间通过有限的信息交换进行协作。研究的核心挑战在于处理系统中的非线性特性以及执行器故障对整体性能的影响。 首先，作者利用模糊逻辑系统来逼近和建模系统中的未知非线性部分。模糊逻辑系统是一种强大的工具，它能够处理复杂、不确定或难以精确数学描述的输入和输出关系，非常适合解决多智能体系统中的不确定性问题。通过模糊逻辑，系统能够适应变化的环境并进行自我调整，提高了控制的鲁棒性。 接着，针对可能出现的执行器故障，研究者设计了一种故障估计器。这个故障估计器的作用是实时监测和识别智能体的执行器是否发生故障，这对于保持系统的稳定性和安全性至关重要。通过故障检测和隔离，即使某个执行器失效，其他智能体仍能继续执行任务，确保系统的正常运行。 在通信网络方面，研究假设“跟随者”之间的通信是单向连通的，即每个跟随者只能接收到领导者的指令，而不能直接相互交流。这种限制要求控制器设计必须考虑信息的传播和处理效率，同时考虑到故障情况下信息的可靠传输。 作者提出了一种分布式模糊容错协同控制器的设计方案，该方案允许跟随者根据来自领导者的指令和自身状态信息，通过模糊逻辑进行决策，并在遇到故障时自我调整。这个控制器旨在确保跟随者能够尽可能地跟踪领导者的行为，即使在局部通信网络不完全的情况下也能维持某种程度的同步。 稳定性分析是文章的核心部分，作者借助Lyapunov稳定性理论来证明，尽管存在执行器故障和非线性，系统的跟踪误差仍然会在一定范围内保持一致的有界性。这表明了所提出的控制策略能够有效地对抗这些不确定性因素，保证系统长期稳定运行。 最后，通过数值仿真，研究者验证了他们设计的分布式模糊容错协同控制方法的有效性。仿真结果表明，即使在面对执行器故障和非线性干扰时，提出的控制器能够确保跟随者能够有效地追踪领导者，从而达到预期的协同控制目标。 这篇文章的主要贡献在于提供了一种处理不确定非线性多智能体系统中执行器故障的分布式容错协同控制策略，通过模糊逻辑和故障估计器，确保了系统在复杂环境下的稳定性和可靠性。这对于实际应用中的分布式系统，如自动驾驶、无人机编队等，具有重要的理论和实践价值。