Predefined-time consensus control of fractional-order multiagent systems with output constraints and event-triggered具有输出约束和事件触发的分数阶多智能体系统的预设时间一致性控制

作者：Luyao Zhao1, Wenshan Bi1, Shuai Sui1, C. L. Philip Chen2

机构：1 辽宁工业大学; 2 华南理工大学

引用：Zhao, L., Bi, W., Sui, S. et al. Predefined-time consensus control of fractional-order multiagent systems with output constraints and event-triggered. Control Theory Technol. (2025). https://doi.org/10.1007/s11768-025-00295-1

全文链接：https://rdcu.be/eWhfB

摘 要  

本文研究了具有输出约束的分数阶多智能体系统（MASs）的自适应神经网络预设时间一致性控制问题。首先，由于分数阶多智能体系统中存在未知的非线性动态和不可测状态，本文引入神经网络来辨识未知的非线性函数，并设计了神经网络状态观测器以估计不可测状态。然后，本文提出了一种分数阶多智能体系统的预设时间稳定性判据。为了处理输出约束问题，引入了障碍李雅普诺夫函数（BLF）；同时，设计了一种带切换阈值的事件触发机制来节约通信资源。结合分数阶动态面控制设计方法与预设时间理论，提出了一种基于事件触发控制的自适应预设时间控制方案。最后，通过理论分析与仿真结果验证了所提方法的有效性，表明受控系统能够实现半全局实际预设时间稳定性(SGPPTS)，且所有信号均保持有界。

引 言  

多智能体系统相较于单一系统具有更高的效率和性能，通过不同智能体之间的通信与协作来实现功能。近年来，它们广泛应用于无人机、无人地面车辆和自主式水下航行器等领域。随着分数阶微积分理论的发展，分数阶动态方程可以更准确地描述实际物理过程。因此，分数阶系统被视为整数阶系统的拓展，吸引了许多学者研究分数阶多智能体系统的协同控制问题。一致性是协同控制的核心，涉及多智能体在信息交换后达成一致决策。学术界已提出多种一致性控制方法。

事件触发控制是一种通过在特定条件下更新信号以节约通信资源的最优方法，因此受到了广泛关注。然而，现有控制方案普遍未考虑输出约束，针对具有输出约束的分数阶多智能体系统的研究相对较少。为了应对这一问题，可以使用障碍李雅普诺夫函数设计有效的输出约束处理方法。尽管一些模糊控制器和神经网络控制器能解决控制问题，但它们的系统只能实现渐近稳定性。研究者希望控制系统能够在有限时间内收敛到平衡点，但有限时间稳定性实现复杂，并与设计参数及初始条件密切相关。为克服此问题，部分研究者提出了预设时间稳定方法。因此，目前关于分数阶多智能体系统的预设时间稳定控制仍需深入研究。

为此，本研究提出了一种基于自适应神经网络的预设时间事件触发一致性控制方案。其主要贡献体现在以下方面：

1. 本文针对具有不可测状态和输出约束的分数阶多智能体系统，提出了一种自适应神经网络预设时间事件触发控制方法。尽管已有研究[22,25,26]探讨了分数阶多智能体系统的事件触发控制设计方法，但目前尚未对分数阶系统的预设时间事件触发控制问题进行研究。因此，本文针对该问题提出了一种预设时间事件触发控制方法。此外，鉴于现有控制方法无法有效处理不可测状态的问题，本文基于神经网络状态观测器提出了一种相应的解决方案。

2. 本文在一致性控制设计中引入了事件触发机制，以节约通信资源。虽然在文献[27,28]中也提及了事件触发方法，但本文所采用的基于切换阈值的事件触发控制策略，能够显著提升系统的跟踪控制精度与稳定性。

图1 (原文Fig. 1) 本文的自适应控制算法框图

[22] Gao, Z., Zhang, H., Cai, Y., & Mu, Y. (2021). Finite-time event-triggered output consensus of heterogeneous fractional-order multiagent systems with intermittent communication. IEEE Transactions on Cybernetics, 53(4), 2164–2176.

[25] Yang, Y. L., Modares, H., Vamvoudakis, K. G., & Lewis, F. L. (2024). Cooperative finitely excited learning for dynamical games. IEEE Transaction on Cybernetics, 54(2), 797–810.[26] Yin, T., Gu, Z., & Xie, X. (2022). Observer-based event-triggered sliding mode control for secure formation tracking of multi-uav systems. IEEE Transactions on Network Science and Engineering, 10(2), 887–898.[27] Li, Y. X., Wei, M., & Tong, S. C. (2021). Event-triggered adaptive neural control for fractional-order nonlinear systems based on finite-time scheme. IEEE Transactions on Cybernetics, 52(9), 9481–9489.[28] Wang, L., & Dong, J. (2020). Adaptive fuzzy consensus tracking control for uncertain fractional-order multiagent systems with event-triggered input. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 30(2), 310–320.

结 论  

本文研究了具有输出约束的分数阶多智能体系统的自适应神经网络预设时间事件触发控制设计问题。利用神经网络对未知非线性函数进行逼近，并通过障碍李雅普诺夫函数解决输出约束问题。结合动态面控制技术与预设时间稳定性理论，提出了一种预设时间自适应神经网络事件触发控制方法。此外，通过在控制设计中引入事件触发机制，有效减少了不必要的信息传输。仿真结果验证了所提方法的有效性。

作者介绍

Luyao Zhao，于2023年获得了辽宁工业大学信息与计算科学学士学位。她目前正在辽宁工业大学攻读数学硕士学位。她的研究兴趣包括自适应控制、预设时间控制和分数阶多智能体系统。

Wenshan Bi，分别于2012年和2015年获得天津职业技术师范大学信息与计算科学学士学位和统计学硕士学位，并于2021年获得澳门大学科技学院数学博士学位。她目前是辽宁工业大学理学院的副教授。她的研究兴趣包括模糊控制理论和非线性自适应控制。

Shuai Sui，分别于2011年、2014年和2020年获得辽宁工业大学应用数学学士学位和硕士学位 以及 澳门大学科技学院的计算机科学博士学位。现任辽宁工业大学理学院副院长。他目前的研究兴趣包括模糊控制、自适应控制、随机控制和多智能体系统。

C. L. Philip Chen (Life Fellow, IEEE)，于1985年获得密歇根大学安娜堡分校的硕士学位，1988年获得普渡大学(美国)的博士学位，均为电气工程专业。目前，他是华南理工大学计算机科学与工程学院的讲座教授兼院长。他也是Clarivate Analytics 2019年计算机科学和工程领域被高被引的研究员。他的研究兴趣包括系统、控制论和计算智能。C.L.Philip Chen是IEEE Transactions on Cybernetics的主编，也是多本IEEE Transactions的编委。他于2018年获得了IEEE诺伯特·维纳奖，以表彰他在系统和控制论以及机器学习方面的贡献。他是美国科学促进会（AAAS）、国际模式识别协会（IAPR）、中国自动化协会（CAA）和中国自动化学会（HKIE）的会士；欧洲科学院（AE）、欧洲科学与艺术学院（EASA）和国际系统与控制论科学院（IASCYS）的院士。