摘要
近年来，工业现代化的进程不断加快，也推动了人工智能技术的发展，其中多智能体协同控制理论的研究逐渐深入，已经被广泛地应用于移动机器人编队、无人机巡航、智能电网等工程领域。由于实际中的多智能体系统大多都是在网络环境下运行的，网络安全问题成为目前研究的热点问题。由于无线网络的开放性，很难保证网络环境是完全可靠的，也就是说，多智能体系统需要在不可靠网络环境中保证预期的控制性能。 为此，本文针对不可靠网络环境下多智能体系统的协同控制问题展开研究，探究了消除网络攻击和网络故障对系统性能影响的方法。设计了自适应攻击防御策略、分布式领导者状态观测器以及混合事件触发间歇控制策略，为不可靠网络环境下多智能体系统的协同控制问题的研究开创了新的思路。本文的主要研究工作如下： (1) 针对一类遭受执行器虚假数据注入攻击的一阶非线性多智能体系统，结合神经网络和自适应技术构建了攻击防御策略，构造了一个改进的李雅普诺夫-克拉索夫斯基函数来处理系统中存在的未知时间延迟，给出了系统在执行器遭受虚假数据注入攻击的情况下达成预期控制目标的充分条件。最后给出了两个仿真示例来分别验证对攻击的抵御能力和对系统控制目标的实现能力。 (2) 针对一类具有非线性动力学的高阶多智能体系统，研究了在拒绝服务攻击影响下的双边一致性控制问题。为了消除拒绝服务攻击对系统性能带来的影响，构建了一个分布式领导者状态观测器，并基于该观测器设计了安全双边控制策略。借助李雅普诺夫稳定性理论，证明了所有智能体都能同步地跟踪领导者的动态轨迹，并达成期望的双边一致性。最后给出了两个仿真示例来验证理论分析的可行性和有效性。 (3) 针对网络故障导致智能体不能很好地感知其邻居局部信息的情况，开发了一种混合事件触发间歇控制方法。首先重构了一个新的间歇控制系统模型，结合混合事件触发机制构建了一致性跟踪控制策略，该策略能够保证在间歇性获取控制信息的情况下，多智能体系统依然能够完成期望的控制目标。控制输入仅需要在触发时刻更新，而不是在整个控制时间子序列上不断更新，从而减少了通信资源的浪费。接下来将所得到的一致性跟踪控制策略拓展到包含控制中，并给出了相应的证明。最后，通过两个仿真示例验证了所得到的结果。
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