一种用于动态平均一致性的新型动态事件触发机制

本文研究近期一篇综述中提出的具有挑战性的问题，即设计一种分布式基于事件的方案来解决动态平均一致性(DAC)问题。首先，设计了一种鲁棒自适应分布式基于事件的DAC算法，在不施加特定初始化准则的情况下，于间歇通信下执行估计任务。其次，提出了一种新型自适应分布式动态事件触发机制，用于确定相邻智能体相互广播信息的触发时刻。与现有事件触发机制相比，所提动态事件触发机制的新颖之处在于，它在不牺牲任何估计精度的前提下保证了正且一致的最小事件间隔的存在，这比仅排除Zeno行为或保证估计误差有界更具实用性。第三，提出了一种复合自适应律，用于更新分布式基于事件的DAC算法和动态事件触发机制中所采用的自适应增益。利用该复合自适应更新律，我们所提出的分布式基于事件的方案无需任何全局信息即可实现。最后，提供了数值仿真以说明理论结果的有效性。