Distributed consensus of linear MASs with an unknown leader via a predictive extended state observer considering input delay and disturbances
Ecole Centrale de Lille（里尔中央理工学院）；Beihang University（北京航空航天大学）；Beijing Jiaotong University（北京交通大学）
本文针对具有定向通信拓扑的线性多智能体系统在存在输入延迟和扰动时的扰动抑制问题，提出一种基于模型降阶技术的分布式一致性方法，设计了自适应预测扩展状态观测器并推导了线性矩阵不等式条件。
2018-03-23 cs.SY eess.SY
On Measurement Disturbances in Distributed Least Squares Solvers for Linear Equations
本文提出一种分布式最小二乘求解器，通过标识符增强观测器估计多重正弦扰动，在噪声测量下恢复线性方程组的标称最小二乘解，并验证其鲁棒性。
2023-05-09 cs.SY eess.SY math.OC
Distributed formation control of manipulators' end-effector with internal model-based disturbance rejection
Universidad Complutense de Madrid（马德里康普顿斯大学）；School of Automation, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学自动化学院）
研究了机械手末端执行器在外部干扰下的编队控制问题：输入干扰力矩和各末端执行器的干扰力。扰动被假定为非零的，并且是有限个正弦信号和阶跃信号的叠加。编队控制的目标是通过分配虚拟弹簧之间的末端执行器，通过在关节处添加阻尼项，并通过将内部基于模型的动态补偿器，以抵消干扰的影响，所有这些都提出了一个明确的物理解释所提出的方法。仿真结果表明了该方法的有效性。
2021-03-26 cs.RO cs.SY eess.SY
Input-to-State Stability of a Clamped-Free Damped String in the Presence of Distributed and Boundary Disturbances
University College Dublin（都柏林大学学院）；Polytechnique Montreal（蒙特利尔理工学院）；Imperial College London（伦敦帝国理工学院）
本文研究了在存在分布扰动和边界扰动的情况下，夹紧-自由阻尼弦的指数输入到状态稳定性，提出了一种基于Riesz基投影的方法来建立所需的EISS性质。
2019-06-29 cs.SY eess.SY math.OC
Nested Distributed Model Predictive Control
University of Sheffield（谢菲尔德大学）
本文提出一种针对线性时不变系统耦合动态的分布式模型预测控制方法，通过替换传统线性扰动抵消控制器为第二个MPC控制器，提升鲁棒性并去除对显式鲁棒不变集的依赖。
2016-10-28 cs.SY eess.SY
On the design of scalable networks rejecting first order disturbances
本文研究了受时延和干扰影响的网络系统的分布式控制协议设计问题。具体而言，我们提出了使用一个多路复用架构来设计分布式控制协议，拒绝多项式干扰斜坡，并保证可扩展性，禁止放大的残余干扰。对于这种架构，我们给出了一个充分条件的控制协议，以保证可扩展性和斜坡拒绝。结果的有效性，它可以用来研究网络的非线性耦合的非线性代理，说明通过机器人编队控制问题。
2022-05-20 cs.SY eess.SY
Distributed Optimal Steady-State Regulation for High-Order Multi-Agent Systems with External Disturbances
School of Automation, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学自动化学院）
本文研究了具有外部扰动的异构线性多智能体系统的分布式最优稳态调节问题，通过嵌入式控制设计将问题转化为两个更简单的子问题，并在温和假设下提出状态反馈和输出反馈控制方法，进一步扩展到仅使用实时梯度信息的情况，通过数值模拟验证了有效性。
2019-02-03 cs.SY eess.SY math.OC
Distributed Consensus for Multiple Lagrangian Systems with Parametric Uncertainties and External Disturbances Under Directed Graphs
本文研究了有向图下存在参数不确定性和外部干扰的多拉格朗日系统的无领导一致性问题。为了达到渐近行为，鲁棒连续项与自适应变增益的加入，以减轻未知界的外部干扰的影响。在固定有向图的情况下，通过在辅助变量设计中引入积分项，可以显式地导出最终的一致性均衡。我们表明，代理实现加权平均共识，最终的平衡是依赖于三个因素，即，互动拓扑结构，代理的初始位置，以及所提出的控制算法的控制增益。在切换有向图的情况下，提出了一种基于模型参考的自适应一致性算法，使得当无限序列的切换图是一致联合连接时，智能体能够实现无领导的一致性.针对相对速度信息难以精确获取的问题，提出了一种基于增益自适应的多拉格朗日系统无领导一致性算法.我们还提出了一个基于模型参考自适应一致性的算法，无需使用邻居的速度信息切换有向图。所提出的算法是分布式的，在这个意义上，使用本地信息从它的邻居和使用无注释控制增益。数值仿真结果表明了所提算法的有效性。
2019-07-25 cs.SY eess.SY
A New Encounter Between Leader-Follower Tracking and Observer-Based Control: Towards Enhancing Robustness against Disturbances
University of Kansas（堪萨斯大学）
本文研究了受扰动影响的领导者-跟随者多智能体系统（MAS）的鲁棒跟踪控制问题，提出了一种新的观测器基于分布式跟踪控制设计，通过设计首个此类分布式扰动观测器，使跟随者能够协作估计影响领导者的扰动以调整其动作，从而在放松的扰动假设下实现有界误差跟踪。
2019-05-10 cs.SY eess.SY
Achieving Optimal Output Consensus for Discrete-time Linear Multi-agent Systems with Disturbance Rejection
本文研究了离散时间线性多智能体系统在外部干扰下的最优输出一致性问题。每个代理被分配一个本地代价函数，这是只知道自己。分布式协议的目的是保证这些高阶代理的输出共识，同时最小化这些本地成本之和的总成本。为了克服高阶动力学和外部干扰带来的困难，我们开发了一种嵌入式设计，并建设性地提出了一种分布式规则来解决这个问题。所提出的控制包括三个方面：一个最佳的信号发生器下的有向信息图，一个基于补偿器，以拒绝这些干扰，和这些线性代理的参考跟踪控制器。它被证明解决了一些温和的假设制定的问题。数值例子也说明了我们提出的分布式控制法律的有效性。
2020-12-25 cs.SY eess.SY math.OC
Distributed Safe Learning and Planning for Multi-robot Systems
本文提出分布式安全学习与规划框架dSLAP，结合在线学习与运动规划，利用高斯过程回归学习扰动并量化不确定性，通过集值模型预测控制实现安全导航，并建立充分条件保证无备用策略下的安全性。
2025-05-26 cs.SY eess.SY
On the Asymptotic Bias of the Diffusion-Based Distributed Pareto Optimization
Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (CSIRO)（联邦科学与工业研究组织）；School of Engineering, University of South Australia（南澳大利亚大学工程学院）；Aalto University（阿尔托大学）；University of Notre Dame（圣母大学）
本文研究了基于扩散策略的分布式帕累托优化算法的渐近偏差分析，提出了一种在小步长下分析渐近偏差的方法，并展示了当步长参数足够小时，渐近偏差与最大步长参数线性相关。
2016-06-04 cs.DC cs.GT cs.SY
A Passivity-Agnostic Framework for Distributed Adaptive Synchronization under Unknown Leader Dynamics
Northeastern University（东北大学）
本文提出了一种适用于未知领导者动态的分布式自适应同步框架，通过 passivity-agnostic 设计在不同条件下实现稳定同步与参数适应。
2026-03-02 cs.SY eess.SY
Distributed Continuous-Time Control via System Level Synthesis
University of Michigan（密歇根大学）
本文设计了H2和H-infinity分布式控制器，通过两步法选择闭环极点并优化参数化控制器，扩展了系统级综合方法至连续时间域，仿真验证了其在9节点电网中性能优于集中控制器。
2026-04-02 cs.SY eess.SY
Minimum-Energy Distributed Consensus of Uncertain Agents
School of Engineering and IT, UNSW Canberra（新南威尔士大学堪培拉工程学院与信息技术学院）；Department of Electrical and Electronic Engineering, University of Melbourne（墨尔本大学电气与电子工程系）
本文提出了一种共识算法，用于多智能体系统，每个智能体可获取其自身和邻近状态的不完美测量。算法在确定性干扰下提供最小能量估计，以实现一致性。算法在无干扰时指数收敛，且在有界连续干扰下性能也得到研究。
2014-09-19 cs.SY eess.SY
Real-Time Reconfiguration and Connectivity Maintenance for AUVs Network Under External Disturbances using Distributed Nonlinear Model Predictive Control
针对动态水下环境中多AUV通信受限、编队难以实时重构与连通性难以维持的问题，提出集成CLF和CBF的6-DOF分布式非线性模型预测控制（DNMPC）策略，并通过MATLAB和SITL仿真验证了其轨迹跟踪、编队重构及实时应用的有效性。
2024-03-23 cs.SY eess.SY
$\mathcal{H}_2/\mathcal{H}_{-}$ Distributed Fault Detection and Isolation for Heterogeneous Multi-Agent Systems
研究了一组异构多智能体系统的分布式故障检测与隔离问题。发达国家的形成的外国直接投资被认为是一个分布式的观察员设计方法，代理和它的邻居之间的相互作用被描述为一个向量的分布式相对输出测量。基于两个性能指标$\mathcal{H}_2$和$\mathcal{H}_{-}$，给出了保证残差信号对扰动鲁棒性和对故障信号灵敏性的充分条件。此外，我们表明，通过使用我们提出的方法，每个代理都能够估计自己的状态和状态的干扰和故障的存在下，其最近的邻居。最后，数值模拟证明了理论分析结果的有效性。
2021-06-05 cs.SY eess.SY
Minimum-Energy Distributed Filtering
School of Engineering and IT, UNSW Canberra（新南威尔士大学堪培拉校区工程与信息技术学院）
本文研究了具有保证收敛性的分布式滤波问题，采用最小能量滤波和H∞滤波方法，通过局部滤波器共享估计值以实现状态估计，并保证H∞性能。
2014-09-18 cs.SY eess.SY
Distributed Load-Side Control: Coping with Variation of Renewable Generations
Tsinghua University（清华大学）；California Institute of Technology（加州理工学院）
本文研究了多区域电力系统中分布式频率控制问题，考虑了未知的时间变化功率不平衡。通过优化方式利用快速可控负荷来恢复系统频率，将不平衡功率分解为三个部分，并提出分布式控制器以解决不同时间尺度下的三个问题。
2018-10-30 cs.SY eess.SY
Distributed Robust Continuous-Time Optimization Algorithms for Time-Varying Constrained Cost
针对受扰动多智能体系统中的时变代价与约束，提出融合对数障碍罚函数和积分滑模控制的分布式连续时间优化框架，实现最优解渐近零误差跟踪。
2024-09-09 cs.SY eess.SY
Regret Analysis of Distributed Online Control for LTI Systems with Adversarial Disturbances
Northeastern University（东北大学）
本文针对对抗扰动下动力学已知/未知的LTI系统网络分布式在线控制问题，分别提出分布式扰动反馈控制器和分布式探索后执行方法，推导得到不同场景下的悔度上界。
2023-10-04 cs.LG cs.SY eess.SY
Multi-Agent Learning for Resilient Distributed Control Systems
弹性描述了系统在干扰和威胁下运行的能力。包括智能电网和交通网络在内的许多关键基础设施都是由许多相互依赖的子系统组成的大规模复杂系统。分散式架构成为大规模系统的关键弹性设计范式。在这本书的章节中，我们提出了一个多智能体系统（MAS）的分布式大规模控制系统的框架，并讨论了MAS学习弹性的作用。本章介绍了在MAS中创建人工智能（AI）堆栈，为子系统提供检测、响应和恢复的计算智能。我们讨论了学习方法在系统的网络层和物理层的应用。讨论的重点是子系统的分布式学习算法，以响应对方，和博弈论的学习，他们响应干扰和敌对行为。本书的章节介绍了分布式可再生能源系统的案例研究，以详细说明MAS架构及其与AI堆栈的接口。
2022-08-09 cs.SY eess.SY
Robust distributed model predictive control of linear systems: analysis and synthesis
针对离散线性系统受未知有界扰动的鲁棒性问题，提出了一种分布式模型预测控制（DMPC）的鲁棒DMPC设计方法.利用某些类的分布式系统的结构中看到的应用与交互耦合，如车辆排队，一种新的鲁棒DMPC制定。所提出的方法的特点是可分离的终端成本和本地强大的终端集，后者集自适应估计的在线优化问题。一个约束收紧方法的基础上的集员方法被用来保证约束满足耦合子系统中存在的干扰。在此公式下，闭环系统被证明是递归可行的和输入到状态稳定的。为了帮助部署建议的强大DMPC，一个可能的合成方法和设计条件，实际实施。最后，一个质量-弹簧-阻尼器系统的仿真结果证明了所提出的鲁棒DMPC。
2021-03-09 cs.SY eess.SY
Large-Signal Stability Criteria in DC Power Grids with Distributed-Controlled Converters and Constant Power Loads
随着电力电子装置的广泛应用，未来电力系统可能会出现大的扰动和不稳定。然而，稳定性准则仍然是一个未解决的难题，因为传统的小干扰稳定性分析不适用于电力电子使能的电力系统时，发生大的干扰，如故障，脉冲功率负载，或负载切换。为了解决这个问题，本文提出了第一次严格推导的大信号稳定性的DC微电网与分布式控制的DC-DC功率转换器的充分标准。设计并考虑了一种新型的闭环变换器控制器。此外，本文首次证明了著名的和经常被引用的布雷顿-莫泽混合势理论（发表于1964年）是不完整的。通过算例分析，说明了Brayton-Moser混合势理论的缺陷，并验证了所提出的新稳定性判据的有效性.
2020-05-25 cs.SY eess.SY
Distributed Optimal Frequency Control Considering a Nonlinear Network-Preserving Model
Tsinghua University（清华大学）；California Institute of Technology（加州理工学院）
本文提出一种考虑非线性功率流和励磁电压动态的分布式最优频率控制策略，通过虚拟负载需求概念设计控制器，证明闭环系统渐近稳定并解决经济调度问题。
2018-02-13 cs.SY eess.SY
Distributed Leader-Follower Consensus for Uncertain Multiagent Systems with Time-Triggered Switching of the Communication Network
针对不确定异构多智能体系统在时间触发切换通信拓扑下的领导者-跟随一致性问题，提出结合排斥势函数、神经网络估计器与高阶控制屏障函数的分布式自适应控制策略，实现安全同步编队与鲁棒扰动抑制。
2025-09-09 cs.SY eess.SY
Distributed Model Predictive Control based on Goal Coordination for Multi zone Building Temperature Control
Virginia Commonwealth University（弗吉尼亚联邦大学）
本文提出了一种用于有扰动多区建筑的分布式模型预测控制策略，旨在以最小化HVAC系统的成本维持各区域温度在指定水平。该方法引入了稳定性证明和扰动预测，这些在先前相关工作中未被考虑。与集中式MPC相比，所提出的分布式MPC在计算时间减少了48%，能耗减少了25.42%，跟踪误差也更小。
2019-02-26 cs.SY eess.SY math.OC
Cooperative Control of Linear Multi-Agent Systems via Distributed Output Regulation and Transient Synchronization
University of Stuttgart（斯图加特大学）；University of California Riverside（加州大学河滨分校）
本文提出了一种新的分布式调节器，用于协调相同和不同类型的线性智能体，通过基于暂态状态组件的耦合实现暂态同步，以提高群体在暂态阶段的协同行为并保证同步误差的衰减率。
2014-05-31 cs.SY eess.SY math.DS
Distributed Truncated Predictive Control for Networked Systems under Uncertainty: Stability and Near-Optimality Guarantee
本文针对不确定网络化系统提出分布式截断预测控制算法，每个节点仅利用局部信息和有限跳邻域求解截断预测优化问题，证明其具有输入到状态稳定性且遗憾值随时域和截断半径指数衰减，从而以短时域和小邻域实现近最优性能。
2025-07-17 cs.SY eess.SY math.OC
Spatiotemporal Response Decay for Near-Optimal Distributed LQR via System Level Synthesis
KU Leuven（荷语鲁汶大学）；Department of Chemical Engineering, KU Leuven（荷语鲁汶大学化学工程系）
该研究针对网络化LQR问题，用系统级综合方法证明集中式响应的时空指数衰减界，据此设计近最优分布式控制器，数值实验验证了架构选择的指导因素。
2026-10-09 cs.SY eess.SY math.OC
Leaderless Consensus of Heterogeneous Multiple Euler-Lagrange Systems with Unknown Disturbance
Queen’s University（女王大学）；Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳））；Southeast University（东南大学）；Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）
本文提出一种无领导者一致性控制方法，用于异质多Euler-Lagrange系统在存在未知扰动下的群体模型学习与轨迹一致性问题。
2023-01-19 cs.SY eess.SY math.OC
Strategic learning for disturbance rejection in multi-agent systems: Nash and Minmax in graphical games
本文针对多智能体系统扰动抑制问题，提出基于Q函数策略迭代的强化学习方法，分别求解合作图博弈的纳什均衡和非合作图博弈的分布式极小极大解，并通过仿真验证了方法的稳定性与有效性。
2025-04-10 cs.SY eess.SY
Distributed Adaptive Consensus with Obstacle and Collision Avoidance for Networks of Heterogeneous Multi-Agent Systems
针对异构多智能体系统，提出一种基于势函数、神经网络扰动估计与自适应调节律的分布式自适应控制策略，确保在固定拓扑下实现领航者-跟随者编队一致性及碰撞与障碍避免。
2024-10-11 cs.SY eess.SY
Online Voltage Regulation of Distribution Systems with Disturbance-Action Controllers
针对配电系统在线电压调节中动态不准确性和通信延迟的挑战，提出扰动-动作控制器，通过与电网交互生成控制输入并更新参数，在线性化潮流模型下验证了稳定性和鲁棒性，仿真结果显示其在负载波动下的有效性及泛化能力。
2024-12-01 cs.SY eess.SY
Scalable Exact Output Synchronization of Discrete-Time Multi-Agent Systems in the Presence of Disturbances and Measurement Noise With Known Frequencies
针对含已知频率扰动和测量噪声的离散时间多智能体系统，提出仅依赖智能体模型的分布式协议，实现同构与异构情形下的可扩展精确输出同步。
2023-09-28 cs.SY eess.SY
Bearing-based Formation with Disturbance Rejection
本文针对领导者-跟随者结构下的基于方位编队控制，提出采用典型内模及自适应技术，以光滑控制律抑制未知三角多项式扰动，扩展了现有结果。
2023-08-29 cs.MA cs.SY eess.SY
Distributed $H_{\infty}$ Edge Weight Synthesis for Cooperative Systems
针对固定拓扑结构下的协作系统，考虑干扰在互连通道处注入的情况，研究了提高$H_{\infty}$性能的分布式边权综合方法。通过用一个等价的理想合作系统代替原合作系统，将该问题转化为一个线性矩阵不等式问题。该方法的推导依赖于耗散系统框架。所提出的方法提供了一个上界的诱导$\mathcal{L}_{2}$范数的原始集总合作系统，同时减少了计算时间。计算时间的比较说明了所提出的方法对集总对应的优势。
2022-01-18 cs.SY eess.SY
Model-Based Detection of Anomalous Events in Submarine Cables Using Distributed Deformation Sensing and Kalman Filtering
Università Campus Bio-Medico di Roma（罗马生物医学大学）
研究利用分布式变形传感和卡尔曼滤波对海底电缆异常事件进行基于模型的检测，将电缆建模并经空间离散化获得状态空间表示，用卡尔曼滤波器估计动态状态，通过统计假设检验进行异常检测，能可靠识别局部干扰且对环境激励保持鲁棒性。
2026-07-10 cs.SY eess.SY
Control of Agreement and Disagreement Cascades with Distributed Inputs
本研究针对自主通信智能体的协同决策问题，采用带注意力参数动态反馈调制的非线性意见动力学模型，揭示了意见级联触发与集体决策的影响因素及注意力动力学的隐式阈值作用。
2021-03-26 cs.MA cs.SY eess.SY
Robust Semi-Cooperative Multi-Agent Coordination in the Presence of Stochastic Disturbances
University of Michigan（密歇根大学）
本文提出了一种鲁棒分布式协调协议，用于在存在随机不确定性时生成无碰撞轨迹的多个单轮机器人。基于先前的半合作协调工作，重新设计协调控制器以对抗一类状态（风）扰动和测量噪声，并通过分析证明了安全性和收敛性，仿真结果展示了所提方案的有效性。
2018-01-05 cs.MA cs.SY eess.SY
Compositional Synthesis for Linear Systems via Convex Optimization of Assume-Guarantee Contracts
对于状态、控制和扰动具有多面体约束的大规模线性系统，我们采用分而治之的方法来设计控制器。这样的系统是由具有耦合动力学的小的子系统组成的。我们把耦合作为额外的干扰，并使用假设保证（AG）合同来表征这些干扰集。对于每个子系统，我们设计和实现一个强大的控制器本地，受到自己的约束和合同。本文的主要贡献是通过一种新的参数化和相应的潜在功能，其特征在于距离的正确组成的控制器和合同，其中所有的合同举行的合同的方法来获得的合同。我们证明了势函数在合同参数下是凸的。这使得子系统能够以分布式方式利用来自其局部合成优化问题的对偶的梯度信息来协商合同，从而促进可扩展到大型系统的成分控制合成。我们提出的数值例子，包括一个系统的可扩展性研究与成千上万的维度，并应用我们的方法的分布式模型预测控制（MPC）问题的电力系统的案例研究。
2022-08-02 cs.SY eess.SY
Boundary Control of a Nonhomogeneous Flexible Wing with Bounded Input Disturbances
École Polytechnique de Montréal（蒙特利尔高等理工学院）
本文研究了在非稳气动载荷作用下非均质柔性机翼的边界控制问题，通过耦合的偏微分方程建模，并基于所提出的边界控制律，利用半群理论分析Cauchy问题的适定性，再采用Lyapunov方法评估在有界输入扰动下的闭环系统稳定性。
2019-02-13 cs.SY eess.SY math.OC
OneVision: Centralized to Distributed Controller Synthesis with Delay Compensation
University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）
我们提出了一种新的算法，以简化分布式机器人系统的控制器开发受到外部观测，干扰和通信延迟。与以前的方法，提出专门的解决方案来处理特定的机器人应用程序的通信延迟，我们的算法使用任意的集中式控制器作为规范，并自动生成分布式控制器与通信管理和延迟补偿。我们将我们的目标表述为非线性最优控制--使用后悔最小化目标来衡量分布式代理的行为与无延迟集中式响应的不同程度--并求解最优行动w.r.t.使用基于梯度的优化对该目标进行局部估计。我们分析了我们提出的算法的线性时不变的特殊情况下的行为，并证明了闭环动态满足一种形式的输入到状态稳定w.r.t.意想不到的干扰和观察。我们在模拟和现实世界的机器人任务的实验结果表明，我们的方法的实际用途，并显示出显着的改善，几个基线方法。
2021-04-14 cs.MA cs.RO cs.SY
Robust synchronization for multi-agent systems governed by PDEs with observable and unobservable disturbances
Southwest Jiaotong University（西南交通大学）
本文研究了由抛物型偏微分方程支配的多智能体系统在存在可观测和不可观测扰动下的鲁棒同步问题，设计了仅使用边界输出测量的扰动观测器以估计可观测的Dirichlet边界扰动并确保在不可观测扰动存在时观测器误差系统的鲁棒性，然后利用参考信号和局部输出信息构建分布式同步控制器，使所有智能体跟踪参考轨迹，特别在无不可观测扰动时实现指数跟踪，同时在控制器实施过程中保留鲁棒性。进一步分析了不可观测的Dirichlet-Robin边界扰动对同步性能的影响，并通过证明同步误差系统的解的有界性来证明这一点。此外，为表征所有扰动的影响，建立了闭环系统的输入到状态稳定性（ISS）。对于涉及的系统，广义Lyapunov方法和递归技术被广泛应用于稳定性分析，而提升技术和半群理论被用于证明系统的适定性。仿真结果验证了所提出的控制方案，展示了有效的扰动估计和抑制、鲁棒同步以及在各种场景下的ISS性质。
2026-05-19 cs.SY eess.SY math.OC
Robust-to-Noise Algorithms for Distributed Resource Allocation and Scheduling
本文针对噪声与扰动环境下的分布式资源分配和调度问题，提出基于符号动力学的抗噪声多智能体算法，并结合凸优化、控制理论与网络科学保证资源-需求平衡和约束可行性。
2023-11-30 cs.DC cs.SY eess.SP
Plug-and-play distributed state estimation for linear systems
Università degli Studi di Pavia（帕维亚大学）；Politecnico di Milano（米兰理工大学）
本文提出了一种用于大规模线性系统的即插即用分布式状态估计方法，通过局部状态估计器重构子系统状态，并保证误差受限且无扰动时收敛到零。
2013-09-08 cs.SY eess.SY math.OC
Consensus-based Distributed Optimization Enhanced by Integral Feedback
受积分反馈思想的启发和支持，提出了一种求解局部线性约束凸优化问题的多智能体网络分布式常数增益算法.假设智能体之间的相互作用是由一个无向图，该算法能够实现最优解的指数收敛速度。此外，该算法继承了积分反馈的优点，对通信带宽有较好的要求，对干扰具有较好的鲁棒性。通过解析证明和数值模拟验证了所提出的分布式算法在求解约束最优化问题中的有效性。
2021-11-17 cs.SY eess.SY math.OC
Distributed Observers for LTI Systems with Finite Convergence Time: A Parameter Estimation-based Approach
提出了一种新的线性定常系统分布式状态估计的求解方法。它依赖于应用程序的参数估计为基础的观察员，其中的状态观测任务被重新制定为一个参数估计问题。与现有的结果相比，我们的解决方案在有限时间内实现收敛，没有高增益的注入，并施加非常弱的假设上的通信图-即存在一个哈密顿行走。该计划被证明是强大的相对于外部干扰和通信延迟。
2020-05-26 cs.SY eess.SY math.DS
On Disturbance-to-State Adaptive Stabilization without Parameter Bound by Nonlinear Feedback of Delayed State and Input
针对无参数界且存在无限持续扰动的标量线性系统，本文提出采用状态与输入分布时滞的无穷维非线性反馈方法，实现了可分配增益的实际输入到输出稳定性及参数估计，并揭示了学习能力与扰动鲁棒性之间的权衡。
2023-04-06 cs.SY eess.SY math.OC
Distributed Output Regulation for a Class of Nonlinear Multi-Agent Systems with Unknown-Input Leaders
School of Automation, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学自动化学院）；Key Laboratory of Systems and Control, Institute of Systems Science, Chinese Academy of Sciences（中国科学院系统与控制重点实验室，系统科学研究所）
本文研究了一类不确定非线性多智能体系统在局部扰动下的分布式输出调节问题，针对领导者未知输入和动态差异的情况，设计分布式反馈控制器使智能体全局或半全局跟踪不确定领导者。
2015-10-26 cs.SY eess.SY math.OC
Distributed nonlinear model predictive control of an autonomous tractor-trailer system
University of Leuven (KU Leuven)（鲁汶大学）；Nanyang Technological University（南洋理工大学）
本文提出了一种快速分布式非线性模型预测控制算法，结合非线性滚动时域估计和参数估计，解决了自动牵引车-拖车系统的轨迹跟踪问题。所提出的控制算法是能够驱动牵引车拖车系统的任何期望的轨迹，确保高控制精度和鲁棒性对环境干扰。
2021-04-20 cs.RO cs.SY eess.SY
A Spectral Filtering Approach to Regret Analysis of Distributed Online Control for Linear Dynamical Systems
National Cheng Kung University（成功大学）
本文将在线谱控制框架拓展至分布式场景，通过基于Hankel矩阵前导特征向量的谱控制器与分布式在线梯度下降更新，为线性时不变系统分布式在线控制建立了含稳定裕度、网络特性的次线性悔界。
2026-08-04 cs.LG cs.SY eess.SY
Exact Recovery Guarantees for Parameterized Nonlinear System Identification Problem under Sparse Disturbances or Semi-Oblivious Attacks
University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）；Northeastern University（东北大学）
针对稀疏扰动或半遗忘攻击下的参数化非线性系统辨识问题，提出LASSO型非光滑估计器，给出其良定性与全局解唯一性条件，实现通用扰动模型下的有限时间精确恢复，拓展了现有理论适用范围。
2025-03-20 cs.CR cs.LG cs.SY
