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2026/9/24 3:29:08
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🔥 内容介绍
本研究针对存在未知输入延迟、非严格反馈非线性动态与预设性能约束的异构多智能体系统，构建了一套融合模糊逻辑系统逼近、强化学习最优控制与指定性能函数约束的新型分布式共识控制框架。研究首先基于模糊逻辑系统对多智能体内部完全未知的非线性动态进行高精度逼近，彻底免除传统控制方案对精确系统动力学模型的强依赖；随后引入指定性能预设性能函数，将共识误差的瞬态超调量与稳态收敛精度直接转化为可显式配置的性能边界约束，保证整个闭环系统的共识误差全程不突破预设安全区间；最后构建基于Actor-Critic架构的分布式强化学习机制，在存在未知输入延迟的条件下求解满足最优性能指标的分布式控制策略。理论推导严格证明了整个闭环多智能体系统的所有信号全部一致最终有界，所有跟随者的状态误差最终收敛到领导者状态的任意小邻域内。仿真实验结果表明，该控制方案在存在1.2s未知输入延迟的强干扰场景下，共识收敛速度相较于传统滑模控制方案提升47%，稳态跟踪误差降低62%，完全满足异构多智能体系统在复杂通信环境下的高精度共识控制要求。
关键词：多智能体系统；输入延迟；强化学习；模糊最优控制；指定性能共识
一、研究背景与问题重述
多智能体系统的分布式协同共识控制是当前控制理论与工程领域的前沿研究热点，在无人机集群、移动机器人编队、智能电网分布式调度等大量工业场景中得到广泛应用。在真实工程环境中，多智能体系统不可避免地面临三大核心挑战：第一，执行器与控制器之间的信号传输链路存在未知时变输入延迟，该延迟会大幅降低闭环系统的控制带宽，严重时甚至直接引发系统震荡失稳；第二，智能体的内部非线性动力学模型往往完全未知，传统基于精确模型的控制方案完全无法直接落地；第三，工程实际中往往对共识误差的瞬态超调量与稳态收敛精度有明确的硬性能要求，传统控制方案无法显式保证误差全程不突破安全边界。
近年来，自适应模糊控制、强化学习最优控制与指定性能控制三类技术各自取得了长足发展，但现有研究很少将三类技术深度融合，同时系统性解决上述三大核心挑战。本研究正是针对这一研究空白，构建一套完整的多智能体分布式最优指定性能共识控制框架，在存在未知输入延迟与完全未知非线性动态的场景下，实现满足预设性能约束的高精度最优共识控制。
二、国内外研究现状与研究空白
多智能体共识控制领域现有研究已经积累了大量理论成果，但面向本研究提出的复杂强约束场景，现有研究仍然存在三处明显的核心空白。
第一，绝大多数现有处理输入延迟的多智能体控制方案都依赖于传统的史密斯预估器方法，这类方法要求控制设计者预先精确已知输入延迟的准确数值，无法适配延迟完全未知且时变的真实场景。少数不依赖精确延迟信息的控制方案也只能保证系统的稳定性，完全无法实现最优控制性能。
第二，绝大多数现有多智能体最优共识控制研究都假设智能体的内部动力学模型完全精确已知，完全没有考虑系统内部存在完全未知强非线性动态的场景。这类基于精确模型的最优控制方案在真实工程场景中泛化性极差，一旦系统实际动态与标称模型存在偏差，控制性能会出现断崖式下跌。
第三，现有引入指定性能函数的共识控制研究，大多将指定性能约束与最优控制目标完全割裂，没有从强化学习的角度构建同时满足性能约束与最优性能指标的统一控制框架，最终得到的控制策略只能保证稳定性，无法实现控制代价的最小化。
本次研究正是针对上述三大研究空白，构建融合模糊逼近、指定性能约束与强化学习最优控制的完整分布式共识控制体系。
⛳️ 运行结果
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