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文档简介

目录TOC\o"1-3"\h\u24472 (4-48)更新控制器，并将该时刻的状态值传递给邻居智能体，重复第五步。若不满足触发条件则继续执行第5步，并且不更新控制器；7循环结束。1.3.5数值仿真本节实验考虑一个含有6个智能体的一般线性多智能体系统，其通讯拓扑结构为有向图，如图1.6所示：图1.6六智能体有向通信拓扑图由图论知识可知图的度矩阵和邻接矩阵如下：容易得到图的拉普拉斯矩阵为选取，，，，选取智能体初始状态，，，，，，观测器的初始状态选取为，，，，，，，求得的特征值为2，1，3.3247，0，1.3376+0.5623i,1.3376-0.5623i,选择，。下面给出仿真结果：（1）一致性图1.7和1.8分别给出了在基于观测器的事件触发预估状态反馈一致性控制算法下各智能体的状态轨迹以及管观测器的状态轨迹图。可以看出，观测器的状态能够跟踪智能体的实际状态，并且所有状态最终能实现一致，收敛时间也大致相同。（2）控制器输入图1.9反应了在基于观测器的事件触发预估状态反馈一致性控制算法下每个智能体的控制输入轨迹，可以看出，在两次事件触发间隔，每个智能体控制输入保持不变，不更新控制器，只在事件触发时刻根据更新控制输入，进一步说明智能体之间不是连续通信的，能有效节省资源。（3）误差与触发时刻图1.10展示了在基于观测器的事件触发预估状态反馈一致性控制算法下每个智能体的基于观测期的误差及其阈值，可以看出智能体的误差在事件触发时刻被置为0；图1.11反映了各智能体的触发时刻，可以看出每个智能体两次触发的时间间隔大于0，进一步验证整个控制过程中没有出现Zeno行为。（4）事件触发次数表1.2反映了6个智能体在基于观测器的事件触发状态反馈控制算法下的事件触发次数，实验中迭代了1000次，而所有智能体的触发次数都远远小于1000，进一步验证了该算法在节约通信资源方面的有效性。图1.7智能体状态轨迹图1.8观测器状态轨迹图1.9智能体控制输入图1.10智能体基于观测器的测量误差及阈值图1.11智

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