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龙图腾网恭喜北京理工大学申请的专利一种完全数据驱动的多智能体系统事件触发控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114879492B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-09-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210386266.9，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种完全数据驱动的多智能体系统事件触发控制方法是由王钢;李依霏;孙健;陈杰;王信设计研发完成，并于2022-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种完全数据驱动的多智能体系统事件触发控制方法在说明书摘要公布了：本发明属于多智能体系统协同控制领域，尤其涉及一种完全数据驱动的多智能体系统事件触发控制方法。本发明解决了无向通信拓扑下，未知模型的多智能体系统一致性控制问题。首先，提出了一种仅使用局部信息的完全分布式自适应事件触发控制策略，并得到了基于模型的一致性条件；进一步，利用预先收集的输入数据和状态数据，构建了基于数据的系统模型；通过将基于模型的一致性条件与基于数据的系统模型相结合，设计了数据驱动一致性控制器，实现了多智能体系统的状态渐近一致。

本发明授权一种完全数据驱动的多智能体系统事件触发控制方法在权利要求书中公布了：1.一种完全数据驱动的多智能体系统事件触发控制方法，其特征在于包括步骤：S100，为多智能体系统中的每一个智能体设计分布式自适应事件触发一致性控制策略；S200,基于步骤S100设计的分布式自适应事件触发一致性控制策略，得到基于模型的自适应事件触发一致性条件；S300，利用离线测量得到的输入数据和状态数据，构建基于数据驱动的线性多智能体系统模型；S400，结合步骤S200得到的基于模型的自适应事件触发一致性条件和步骤S300构建的数据驱动的线性多智能体系统模型，得到基于数据驱动的自适应事件触发一致性条件，实现对未知模型的多智能体系统的事件触发一致性控制；所述的步骤S100中，多智能体系统包括N个智能体，每个智能体的动力学模型为： 其中，为每个智能体t时刻的状态向量；为每个智能体t+1时刻的状态向量；为控制输入；和分别为未知的系统矩阵和输入矩阵；所述的多智能体系统是可镇定的，多智能体系统中各智能体之间的拓扑关系由一个连通的无向图来描述；所述的步骤S100中，分布式自适应事件触发一致性控制策略，包括分布式自适应事件触发控制协议和自适应事件触发机制，具体设计如下：分布式自适应事件触发控制协议，具体为： 其中，aij是邻接矩阵的第i行、第j列的元素；σij＝σji＞0；cijt表示边vi,vj的耦合增益，它具有自适应调节的特性，且所有初始值cij0＝cji0均为正常数；和为待设计的反馈增益矩阵，符号表示矩阵的转置；是智能体i的第k次触发的时刻，为智能体i在时刻的状态值；为智能体j在时刻的状态值；自适应事件触发机制，设计如下：对于智能体i，假设是第一次触发时刻，事件触发时刻序列由下式确定： 其中，触发函数fit设计为： 其中，为状态测量误差；触发参数θ，μ均为正常数；所述的步骤S200中，基于模型的自适应事件触发一致性条件，具体为:设计反馈增益矩阵为K＝-BTPB-1BTPA和Φ＝ATPBBTPB-1BTPA，其中，矩阵P为对于给定的矩阵Q＞0，离散时间黎卡迪方程的正定解，那么，选取任意正常数σij，θ和μ，对于任意的初始条件，在分布式自适应事件触发一致性控制策略的作用下，多智能体系统中所有智能体的状态会渐近达到一致，并且所有cijt均收敛到正常数；所述的步骤S300中，利用离线测量得到输入数据和状态数据为：考虑多智能体系统运行时会受到噪声的干扰，在时间间隔内，多智能体系统的状态数据和输入数据由如下受干扰的多智能体系统测量得到：x′iT+1＝Ax′iT+Bu′iT+EwiT其中，是一个已知矩阵，用于模拟噪声wiT对多智能体系统影响，为每个受干扰的智能体T时刻的状态向量；为每个受干扰的智能体T+1时刻的状态向量；所述的步骤S300中，基于数据驱动的线性多智能体系统模型为： 其中， Xi+＝[x′1x′2...x′ρ]，Xi＝[x′1x′2...x′ρ-1]Ui＝[u′1u′2...u′ρ-1] 和Sd为适当维度下的已知矩阵；所述的步骤S400中，基于数据驱动的自适应事件触发一致性条件，具体为：选择任意的正常数σij，θ和μ，对于所有[AB]∈∑i，如果存在矩阵和L，以及参数β0满足以下线性矩阵不等式： 其中， 反馈增益矩阵设计为K＝LY-1和Φ＝H-1-Y-1，对于任何初始状态，在所述分布式自适应事件触发控制协议及自适应事件驱动触发机制的作用下，多智能体系统中所有智能体的状态会渐近达到一致，并且所有cijt均收敛到某些正常数。

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