- 选题背景和意义：
多智能体系统是分布式系统中重要的研究分支，在航天卫星、无人机的编队、移动机器人分布式控制、无人机的联合侦查与搜索等方面有重要应用，引起了国内外学者的研究兴趣。随着控制系统规模越来越大，系统出现故障的可能性越来越高，有些故障会引起巨大的经济损失，因此系统的自动检测故障能力越来越重要。目前关于故障诊断方面已经有大量成果，然而对于多智能体系统的故障检测的处理方法大部分采用集中式。实际中，考虑到计算机的通信宽带和计算能力，集中式故障检测方法存在局限性。所以，分布式多智能体故障检测成为学者关注的热点问题。多智能体系统是处理这类复杂系统的重要工具.，多智能体系统可以看成是多个单智能体的组合。 该系统可以通过不同智能体之间的信息传递,完成某些复杂的目标。
然而, 随着系统的复杂化, 系统发生故障的概率不断增加。 另一方面, 现代工业系统对系统可靠性的要求不断提高。 很多学者致力于系统故障诊断的研究， 针对传统的集中式系统, 国内外许多学者已经取得了很多卓越的成果，相比于集中式系统, 分布式系统的故障诊断更加值得重视。 因为一旦某个智能体发生故障, 故障信息会通过信息交互, 影响其邻居智能体的正常运转, 进而影响整个系统。
故障估计是一种先进的故障诊断方法，不仅能明确故障发生的时间，而且可以获得故障的大小及影响，这对于系统容错控制是十分重要的。
- 课题关键问题及难点：
故障检测技术作为控制科学的一个重要分支，得到了广泛的研究。目前，常用的故障检测方法主要有以下几种：基于模型解析的故障检测方法，基于信号处理的故障检测方法和基于知识的故障检测方法。这些方法主要研究的是集中式系统（Centralize system）的故障检测。相对于集中式系统，多智能体系统是一个典型的分布式系统（Decentralized system, Distributed system），并且缺少监控网络节点状态的中心实体。这些限制使得传统的集中式系统故障检测方法不能直接应用于多智能体系统。
- 目前大部研究工作主要是针对理想网络架构下的多智能体系统故障检测问题进行的。但是，在实际中多智能体系统是一个典型的分布式网络系统，所处的环境比较复杂，容易受到网络环境的干扰，比如通信噪声、数据丢包、信道不稳定、非线性扰动以及通信时滞等因素。因此，在多智能体系统故障检测中需要考虑通信噪声、非线性扰动以及通信时滞等网络干扰因数的影响。
- 注意到关于多智能体系统故障诊断的结果, 大多考虑故障检测与故障隔离问题, 很少有文献研究多智能体系统的故障估计问题。 通过故障估计, 可以获得诸如故障的大小、形状等信息。 从一定意义上讲, 可以认为故障估计是故障调节的核心内容,相比于故障检测与隔离, 故障估计更具有挑战性。
- 在证明系统故障估计值稳定性时需要通过构造Lyapunov函数,求解线性矩阵不等式, 给定观测器参数矩阵的计算方法。
- 文献综述（或调研报告）：
但是由于多智能体系统结构的特殊性，如典型的分布式结构、缺少监控整个网络节点的中心实体，使得多智能系统本身非常容易受到组件故障或外部攻击的影响。并且由于多智能系统图结构的特殊性，当一个智能体受到攻击或者发生故障时，通过拓扑网络，整个系统的一致性都会受到严重的破坏。所以一种可靠高效的故障隔离方法将是十分具有吸引力的。
针对线性多智能体系统, 文献 [1-2] 提出一种故障检测观测器的设计方法, 通过设计未知输入观测器, 可以使智能体检测到其邻居节点上发生的故障。在文献 [3] 中, 文献 [7] 提出的方法被推广到非线性多智能体系统。 针对连续时间线性多智能体系统,文献 [4-5] 设计了分布式故障检测滤波器。 文献[6-7] 通过设计分布式协议, 分别解决了多智能体系统在发生故障的情况下, 如何实现状态一致和输出一致的问题。
在拓扑结构方面文献[2-3]给出了有向图的设计方案，针对无向图文献[1、6-7]设计提出了一般的解决方案。由于故障的复杂和不确定性，大部分文献在分析故障影响的时候都直接设计一阶线性多智能体系统故障检测的模型，文献[7]在此基础上建立分析了包括二阶线性，混合线性和非线性的多智能体系统故障检测的模型。文献[4]利用鲁棒未知输入观测器，实现了对有引导者多智能体系统的故障检测与隔离，并通过一种基于线性矩阵不等式的多约束算法确定合适的观测器参数矩阵，消除扰动对故障检测结果的影响。
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