引用本文

邵蝉云, 安爱民, 徐承承, 刘向航, 李二超. 非线性多智能体系统的动态事件触发固定时间一致性控制. 自动化学报, 2026, 52(3): 555−577 doi: 10.16383/j.aas.c250304

Shao Chan-Yun, An Ai-Min, Xu Cheng-Cheng, Liu Xiang-Hang, Li Er-Chao. Dynamic event-triggered fixed-time consensus control for nonlinear multi-agent systems. Acta Automatica Sinica, 2026, 52(3): 555−577 doi: 10.16383/j.aas.c250304

http://www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c250304

关键词

多智能体系统，动态事件触发控制，固定时间一致性，非线性动力学，扰动抑制

摘要

研究通信拓扑固定下受有界扰动影响的非线性多智能体系统固定时间一致性问题. 针对现有事件触发控制方法存在的收敛时间依赖初值、扰动下触发可靠性低、控制参数缺乏理论设计依据等挑战, 提出一种动态事件触发固定时间一致性控制方法. 首先, 设计融合非线性增益与双曲正切扰动补偿的固定时间控制器, 在消除抖振的同时保证收敛时间上界严格独立于系统初始状态. 其次, 构造基于动态变量自适应调节的事件触发机制, 显著降低通信频率并严格证明系统不存在Zeno行为. 进一步, 通过建立新型Lyapunov稳定性分析框架, 显式给出收敛时间上界与事件触发间隔下界. 仿真结果表明, 所提方法在保证固定时间收敛性能的同时, 有效实现通信效率的优化提升.

文章导读

工业物联网与智能集群技术的深度融合, 正驱动多智能体系统(multi-agent systems, MAS)在智能制造[1]、智能电网[2]、无人机集群协同[3]以及资源分配与调度[4]等关键领域中展现出前所未有的应用前景. 一致性作为实现MAS协同控制的理论基石[5], 借助特定控制协议[6]保证智能体状态渐近收敛, 为编队、调度等诸多协同任务提供核心支撑.

然而, 传统渐近一致性算法在面对智能体规模大、收敛要求高、通信负载重的实际工业场景(如高速集群系统[3]、大型产线控制[4])时, 仍存在明显不足. 其收敛时间严重依赖系统初始状态, 难以预估和控制, 无法满足实时性要求[7]. 同时, 为维持智能体状态一致, 系统需持续高频通信, 不仅过度消耗网络与终端资源[8], 更在通信延迟、数据丢包和执行器饱和等实际约束下暴露出鲁棒性不足的问题[9]. 上述“收敛性能”与“资源效率”之间的矛盾, 极大制约了MAS在高要求工业环境中的广泛应用.

因此, 设计一类具备固定时间收敛特性且收敛时间与初始状态无关的一致性协议, 并结合事件触发机制协同提升系统性能与资源利用效率, 已成为推动大规模MAS从理论走向实践的关键突破口.

近年来, 针对多智能体系统在复杂环境下的协同控制问题, 研究者围绕通信资源受限条件下的性能保障这一核心挑战, 提出多种创新方案. 在非线性系统协同控制领域, 相关研究主要聚焦于固定时间收敛控制与通信资源优化. 文献[28]研究有向拓扑下不确定非线性系统的围捕控制问题, 提出结合动态事件触发与多领导者估计的自适应方法, 有效降低通信负担. 在此基础上, 文献[29]针对执行器故障与未知时变扰动场景, 设计基于RBF神经网络的自适应补偿方法, 增强系统的鲁棒性. 为进一步优化通信资源并保证收敛性能, 文献[30]针对受扰一阶非线性系统, 提出定时滑模与静态事件触发方法, 实现有限时间稳定. 文献[31]则改进稳定条件, 提出动态事件触发方法, 缩小理论收敛时间与实际性能的差距.

文献[32]提出分布式事件触发内模观测器设计, 结合降阶触发机制, 在确保渐近收敛和排除Zeno行为的同时, 显著降低通信需求. 与此同时, 在分布式在线优化方面, 事件触发通信机制因其在降低网络负载方面的优势也受到广泛关注. 文献[33]提出基于事件触发的分布式在线优化方法, 利用Push-Sum协议处理非平衡时变拓扑, 通过创新的触发条件协调智能体间的信息交换, 为方法在时变场景下的跟踪性能提供理论依据.

上述研究在非线性协同控制[22, 29−32]和分布式在线优化[33]领域的进展, 特别是在提升系统鲁棒性、处理动态拓扑以及设计高效通信机制方面的创新, 为本文研究非线性扰动下固定时间协同控制的事件触发问题提供了重要基础. 然而, 在同时涉及非线性动力学、固定时间收敛与事件触发通信的复杂问题中, 现有方法仍存在不足, 以下关键问题仍有待解决.

1) 扰动作用下事件触发的可靠性问题. 非线性系统对外部扰动及未建模动态更为敏感, 影响机制更为复杂, 可能导致事件触发机制出现误判: 一方面, 为抑制扰动可能引发不必要的频繁通信; 另一方面, 也可能因扰动干扰而遗漏必要的状态更新, 影响收敛可靠性. 相较于线性系统, 非线性系统中的此类问题更为突出, 对控制器的鲁棒性设计提出更高要求.

2) 固定时间稳定性与Zeno行为排除的理论证明. 固定时间控制协议中引入了非线性幂次项, 加之事件触发机制带来的间断采样特性, 使得闭环系统的稳定性分析变得复杂. 特别是严格排除Zeno行为并确定触发间隔正下界, 其理论难度显著高于传统的渐近稳定或连续时间控制系统.

3) 控制参数缺乏理论设计依据. 固定时间控制器中的参数(如增益、幂次等)对系统性能至关重要, 然而现有研究多依赖于经验选择或试错, 缺乏系统的、具有严格稳定性保障的参数设计准则. 这导致控制器性能无法达到最优, 且在不同场景下的适应性较差.

近期文献[25]采用双曲正切函数构造测量误差补偿器, 有效改善了无向网络中有界干扰抑制问题, 揭示了光滑函数在提升系统鲁棒性方面的潜力. 然而, 将其应用于固定时间控制框架, 仍面临收敛时间依赖初值、事件触发可靠性低等挑战. 本文在此基础上, 进一步研究无向拓扑下非线性多智能体系统的固定时间一致性控制问题, 解决以下三个相互关联的核心问题: 确保系统收敛时间严格独立于初始条件、在通信资源受限下维持系统性能、建立具有完备理论保证的控制参数设计方法.

针对上述问题, 本文提出一种事件触发固定时间控制方法, 主要创新点如下.

1) 提出与稳定性证明深度关联的动态事件触发机制. 设计基于一致性误差与扰动上界的自适应触发条件, 通过将动态变量更新律嵌入固定时间Lyapunov稳定性框架, 使触发机制成为控制系统的内在组成部分. 该设计不仅有效降低了通信频率, 更从理论上严格保证触发间隔存在正下界, 彻底避免Zeno行为.

2) 提出基于稳定性理论的控制器与补偿器协同设计方法. 从固定时间稳定性出发, 统一构造分数幂项控制器与双曲正切函数补偿器. 通过Lyapunov分析反向推导出增益系数K等参数的显式设计准则, 为控制器与补偿器的参数调节提供统一的理论框架, 克服经验选择的盲目性. 该方法在消除控制抖振的同时, 保证收敛时间上界严格独立于初始状态.

3) 建立基于新型Lyapunov函数的分布式稳定性分析框架. 通过构造融合系统动态、事件触发机制与固定时间稳定性的新型Lyapunov函数, 解决非线性幂次项与间断采样带来的分析难题, 严格证明无向拓扑下的固定时间一致性, 并给出收敛时间上界与触发间隔下界. 仿真结果表明, 该方法在收敛速度与通信效率上均优于现有方法.

本文结构如下: 第1节介绍预备知识及问题描述; 第2节提出基于动态事件触发机制的多智能体系统固定时间一致性方法; 第3节给出主要结论及稳定性证明; 第4节介绍算法设计; 第5节通过系统仿真验证所提方法的有效性; 第6节总结全文并展望未来工作.

图1  通信拓扑图

图2  动态事件触发控制下多智能体系统状态同步对比

图3  动态事件触发控制下多智能体系统通信触发间隔对比

本文针对非线性多智能体系统在外部有界扰动下的固定时间一致性问题, 提出一种基于动态事件触发的分布式控制方法. 设计结合跟踪误差与内部动态变量的新型事件触发条件, 并基于Lyapunov稳定性理论严格证明闭环系统对于任意初始状态均能在固定时间内实现一致性, 且收敛时间上界独立于初始状态, 同时排除了Zeno行为. 设计的两种控制协议均能保证固定时间稳定. 理论分析与仿真结果表明, T-DETFC协议利用双曲正切函数的光滑性, 有效消除了控制抖振, 改善了暂态性能. 在通信性能方面, 所提动态事件触发机制显著降低了通信负载: 与SETFC相比, T-DETFC策略使总触发次数减少约88.4%, 平均触发间隔延长约10.5倍; 与S-DETFC策略相比, 总触发次数进一步减少约85.2%, 平均触发间隔延长约3.0倍.

需要指出的是, 本研究仍存在一些局限: 理论分析限于固定无向拓扑, 且未涵盖通信时延与数据丢包等实际网络约束. 未来的研究将致力于将这些成果拓展至时变或有向拓扑情形, 并融合通信延迟补偿策略, 以增强方法的实用性.

作者简介

邵蝉云

兰州理工大学自动化与电气工程学院硕士研究生. 主要研究方向为多智能体系统协同控制. E-mail: 14719449252@163.com

安爱民

兰州理工大学自动化与电气工程学院教授. 主要研究方向为复杂系统建模与智能协同优化控制技术, 机器人智能感知与控制理论及其应用, 多种可再生能源综合优化发电技术. 本文通信作者. E-mail: anaiminll@163.com

徐承承

兰州理工大学自动化与电气工程学院硕士研究生. 主要研究方向为高压设备绝缘监测. E-mail: 19909450235@163.com

刘向航

兰州理工大学自动化与电气工程学院硕士研究生. 主要研究方向为多智能体系统协同控制. E-mail: 18864966513@163.com

李二超

兰州理工大学自动化与电气工程学院教授. 主要研究方向为智能优化理论、方法及应用, 智能机器人环境感知、建模与控制, 综合能源系统建模与运行优化. E-mail: lecstarr@163.com