Finite-Frequency Fault Estimation and Adaptive Event-Triggered Fault-Tolerant Consensus for LPV Multiagent Systems
Notice bibliographique
Résumé
This article investigates the problem of finite-frequency fault estimation (FE) and adaptive event-triggered fault-tolerant consensus for linear parameter-varying multiagent systems. A polytopic parameter-varying framework is introduced to represent the dynamics of each agent with internal model perturbation and parameter uncertainties. In order to reduce the conservatism brought by full-frequency domain approaches, the finite-frequency technique is employed to design a FE observer that can estimate the magnitude of faults. To eliminate/reduce the impact of faults on system performance, an adaptive event-triggered fault-tolerant consensus controller is then developed, which adjusts the consensus protocol based on the FE information. With the developed distributed fault-tolerant protocol and adaptive event-triggered control scheme, the agents can reach consensus in the presence of system faults and the transmission of unnecessary information in the control channels is avoided. The proposed triggering scheme offers certain advantages over existing results in balancing desired consensus performance and improving network utilization. By constructing a parameter-dependent Lyapunov function, a sufficient condition for designing the consensus controller gain and the adjustment matrix can be derived in the form of linear matrix inequality. Finally, two simulation examples are included to illustrate the effectiveness of the obtained theoretical results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».