Model-Based Nonlinear Periodic Event-Triggered Control for Continuous-Time Systems with Sampled-Data Prediction
针对非线性连续时间网络控制系统，提出了一种基于模型的周期事件触发控制机制。在执行器处使用系统行为的采样数据预测，以减少所需的通信量，同时保持用户定义的性能水平。该预测基于非线性系统动态的可能不准确的离散化，并且可以在简单的硬件上实现。然而，保证渐近稳定性和用户定义的性能水平给出了周期性的事件触发控制（PETC）机制，而减少所需的状态信息的传输量取决于预测的质量。我们进一步讨论如何预测可以实现。所提出的PETC机制的性能与数值例子说明。本文是文[1]的公认版本，也包含了主要结果的证明。
2020-01-31 cs.SY eess.SY
Event triggered optimal formation control for nonlinear multi-agent systems under Denial-of-Service attacks
本文针对DoS攻击下的非线性多智能体系统，提出事件触发最优编队控制方法，利用评判神经网络求解最优策略，并证明系统稳定性，仿真验证有效性。
2025-04-21 cs.SY eess.SY
Semi-global Periodic Event-triggered Output Regulation for Nonlinear Multi-agent Systems
研究了一类非线性多智能体系统的周期事件触发（PET）协作输出调节问题。PET机制的关键特征是仅需要定期监测事件触发条件。这种方法有利于Zeno行为排除和节省车载传感器的电池能量。首先，提出了新的PET分布式观测器来估计领导者信息。我们发现，估计误差收敛到零指数与异步PET通信下的一个已知的收敛速度。其次，针对严格反馈非线性多智能体系统，设计了一种新的PET输出反馈控制器。基于状态变换技术和局部PET状态观测器，合作半全局输出调节问题可以解决所提出的新的控制设计技术。多Lorenz系统的仿真结果表明了所提出的控制方案的有效性。
2022-01-04 cs.SY eess.SY
Event-Triggered Observers and Observer-Based Controllers for a Class of Nonlinear Systems
University of L’Aquila（阿奎拉大学）；Ecole Nationale Superieure d’Electronique et de Ses Applications – ENSEA（电子及其应用国立高等学院）
本文研究了在部分了解系统状态的前提下，网络约束下非线性系统的稳定化问题，采用事件触发方法设计观测器和控制器，利用ISS性质给出触发机制的必要条件，保证观测器和系统状态渐近收敛，并通过柔顺连杆机器人稳定化验证。
2015-03-13 cs.SY eess.SY
Dynamic self-triggered control for nonlinear systems with delays
自触发控制是网络控制系统确定采样时刻的一种资源有效的方法。最近，Hertneck和Allgöwer（2021 b）提出了一种基于混合李雅普诺夫函数的非线性NCS动态STC策略，但仅限于无传输延迟的NCS。在本文中，我们扩展了这种策略的非线性网络控制系统的传输延迟。处理具有延迟的系统的能力使得可以在不能保证无延迟的即时传输的许多实际场景中使用所得到的动态STC机制。建议的动态STC机制保证稳定，尽管有界的传输延迟。该机制的有效性说明了一个数值例子，并比较国家的最先进的文献。
2022-05-17 cs.SY eess.SY
Nonlinear Dynamic Periodic Event-Triggered Control with Robustness to Packet Loss Based on Non-Monotonic Lyapunov Functions
研究了非线性连续动力系统的周期事件触发控制镇定问题。在已知连续时间系统具有一定收敛速度的镇定反馈律的前提下，设计了一种动态的、状态相关的PETC机制。所提出的机制保证平均相同的最坏情况下的收敛行为，除了可调偏差。此外，提出了一种新的方法来确定所提出的PETC机制的采样周期。这种方法以及实际的触发规则利用非单调李雅普诺夫函数的理论。所提出的PETC机制的附加特征是在PETC设计中集成关于分组丢失的知识的可能性。所提出的PETC机制说明了一个非线性数值例子从文献。本文是文[1]的公认版本，也包含了主要结果的证明。
2019-08-30 cs.SY eess.SY
Event-Triggered Practical Fixed-Time Integral Reinforcement Learning for Unknown Nonlinear Systems
Faculty of Mechanical Engineering, Ho Chi Minh City University of Technology (HCMUT), Vietnam National University Ho Chi Minh City (VNU-HCM)（胡志明市技术大学机械工程学院，越南国立大学胡志明市）；Department of Mathematics and Statistics, University of New Mexico（新墨西哥大学数学与统计系）
本文提出一种事件触发的固定时间积分强化学习框架，用于未知非线性系统的最优控制，通过经验回放避免持续激励条件，并保证实用固定时间稳定性及排除Zeno行为。
2026-10-05 cs.SY eess.SY
Event-Triggered Extended State Observer Based Distributed Control of Nonlinear Vehicle Platoons
研究了具有三阶非线性动力学的车辆在等间距策略下的队列控制问题。考虑具有参数不确定性和外部干扰的车辆模型，提出了一种基于事件触发扩张状态观测器（ESO）的分布式控制律。首先，事件触发的ESO被设计用于估计车辆模型中的未建模动态。然后基于对未建模动态的估计，采用改进的动态面控制方法设计了分布式控制律。每个跟随车辆的控制律仅使用车载传感器获得的信息，包括其自身的速度、加速度、前车的速度和车辆间的距离。最后，给出了保证车队系统稳定性的控制参数范围。结果表明，适当设计控制参数，可以使ESO的观测误差有界，并确保弦稳定和闭环稳定。我们证明了Zeno行为是避免下设计的事件触发机制。CarSim和MATLAB的联合仿真结果验证了所提控制律的有效性。
2022-09-16 cs.SY eess.SY
Event-Triggered Control for Nonlinear Time-Delay Systems
本文研究一般时滞非线性系统的事件触发控制问题。基于时滞系统输入到状态稳定性的李雅普诺夫泛函结果，提出了一种新的具有两个可调设计参数的事件触发方案.建议的事件触发控制算法保证所得到的闭环系统是全局渐近稳定的，一致有界的，和/或全局吸引的这些参数的不同选择。导出了参数的充分条件以排除Zeno行为。两个说明性的例子进行了研究，以证明我们的理论结果。
2022-06-08 cs.SY eess.SY math.OC
Hybrid Event-Triggered and Impulsive Control for Time-Delay Systems
研究了一类非线性时滞系统的混合事件触发控制问题。利用时滞系统的Razumikhin型输入到状态稳定性结果，设计了一种事件触发控制算法来镇定给定的时滞系统.为了排除芝诺行为，我们结合了脉冲控制机制与我们的事件触发策略。从这个意义上说，该算法是一个混合的脉冲和事件触发的策略。利用李雅普诺夫方法和Razumikhin技巧，得到了时滞非线性系统可镇定的充分条件。数值模拟结果显示了我们的理论结果的有效性。
2021-03-16 cs.SY eess.SY
Dynamic Event-Triggered Control of Discrete-Time Nonlinear Systems based on Difference-Algebraic Representations
Federal University of Amazonas（亚马孙联邦大学）；Federal Institute of Southeast Minas Gerais（米纳斯吉拉斯东南联邦学院）；State University of Rio de Janeiro（里约热内卢州立大学）；Amazonas State University（亚马孙州立大学）
本文提出基于差分代数表示的动态事件触发控制方法，结合非线性系统特性设计控制器和触发函数，以提高闭环系统稳定性并扩大吸引域。
2026-05-14 cs.SY eess.SY
Self-triggered output feedback control for nonlinear networked control systems based on hybrid Lyapunov functions
非线性网络化控制系统的自触发控制大多需要测量整个系统的状态来确定传输时间。然而，对于大多数控制系统来说，只有较低维的输出是可用的。为了弥补这一差距，本文提出了一种输出反馈STC方法的非线性网络控制系统。利用一个渐近稳定的观测器重构被控对象的状态，并根据观测器状态确定传输时间。该方法采用混合李雅普诺夫函数和一个动态变量来编码过去的状态信息，并最大化传输之间的时间。它是非保守的，在这个意义上，对对象和控制器的假设是相同的动态STC基于混合李雅普诺夫函数与完整的状态测量和任何渐近稳定的观察器可以使用。我们的结论是，建议STC方法保证闭环系统的原点的渐近稳定性。
2023-03-22 cs.SY eess.SY
Hybrid Event-triggered Control of Nonlinear System with Full State Constraints and Disturbance
针对全状态约束非线性系统，提出基于log函数、扰动观测器与RBFNNs的混合事件触发反步控制，兼顾性能与网络负担，仿真验证有效。
2024-05-22 cs.SY eess.SY
Event-triggered moving horizon estimation for nonlinear systems
本文提出一种事件触发移动时域估计方案，通过新的事件触发机制仅在必要时求解非线性优化，保证鲁棒全局指数稳定性，并在基准示例中以少 86% 计算资源达到与标准 MHE 相似的估计性能。
2025-06-05 cs.SY eess.SY
Event-Triggered Observer-Based Fixed-Time Consensus Control for Uncertain Nonlinear Multiagent Systems with Unknown States
针对具有未知状态的不确定非线性多智能体系统，本文提出一种结合改进调节函数、Lyapunov函数、事件触发策略、输出反馈观测器和RBF神经网络的事件触发观测器固定时间一致性控制方法，消除了Zeno行为并通过仿真验证了有效性。
2024-12-31 cs.SY eess.SY
Event-triggered control of nonlinear systems from data
University of Groningen（格罗宁根大学）；Politecnico di Milano（米兰理工大学）；University of Florence（佛罗伦萨大学）
本文基于数据提出两种非线性系统事件触发控制器设计方法，利用经典Lyapunov函数进行认证，并通过数值示例展示了两种不同策略及其优势。
2025-12-01 cs.SY eess.SY math.OC
Nonlinear Cooperative Output Regulation with Input Delay Compensation
针对长输入延迟非线性多智能体系统，提出异步周期事件触发分布式观测器、预测器反馈控制及事件触发滤波器，并通过 ODE-PDE 变换与 Lyapunov-Krasovskii 分析证明协同输出调节可解且系统指数稳定。
2024-09-08 cs.SY eess.SY
Robust dynamic self-triggered control for nonlinear systems using hybrid Lyapunov functions
自触发控制是网络控制系统确定采样时刻的一种资源有效的方法。在每个采样时刻，STC机制不仅确定控制输入，而且确定下一个采样时刻。本文提出了一种适用于受扰非线性系统的STC框架。在该框架中，除了当前状态信息之外，还使用动态变量来确定下一个采样时刻，使得STC机制是动态的。对于与事件触发控制密切相关的概念，使用动态变量已被证明对于增加采样间隔是强大的，但迄今为止尚未被用于STC。提出了动态STC框架的两个变体。第一种变型可以在没有关于干扰的进一步知识的情况下使用，并且导致对输入到状态稳定性的保证。第二种变体利用已知的干扰界来确定采样时刻，并保证包含原点的集合的渐进稳定性。在这两种情况下，混合李雅普诺夫函数技术被用来获得各自的稳定性保证。不同的选择，导致不同的特定STC机制的动态变量的动态，提出了两个变体的框架。所得到的动态STC机制示出了两个数值例子，以强调其优势相比，现有的静态STC方法。
2021-11-08 cs.SY eess.SY
Dynamic self-triggered control for nonlinear systems based on hybrid Lyapunov functions
自触发控制（STC）是一种行之有效的技术，以减少采样数据系统的样本量，因此是特别有用的网络控制系统。在每个采样时刻，STC机制不仅确定更新的控制输入，而且还确定何时应该进行下一个采样。本文提出了一种适用于非线性系统的动态STC机制。该机制包括用于确定下一采样时刻的动态变量。在密切相关的事件触发控制概念中，这种用于触发判定的动态变量已被证明是用于增加采样间隔的有力工具，但迄今为止尚未被用于STC。本文填补了这一空白。对于所提出的机制，动态变量被选择为在过去的采样时刻的李雅普诺夫函数的滤波值。基于动态变量和混合李雅普诺夫函数技术，选择下一采样时刻，使得确保李雅普诺夫函数的平均减小。所提出的机制与文献中的数值例子说明。对于该示例，所获得的采样间隔显著大于现有静态STC机制。本文是文[1]的公认版本，也包含了主要结果的证明。
2021-09-14 cs.SY eess.SY
Periodic Event-triggered Control for Incrementally Quadratic Nonlinear Systems
University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）；University of Washington（华盛顿大学）
本文研究了在冲击系统公式下，受外部干扰的非线性系统周期性事件触发控制设计问题，提供了保证闭环系统输入到状态稳定性的充分条件，并通过两个例子验证了方法的有效性。
2020-06-03 cs.SY eess.SY math.OC
Koopman-Based Event-Triggered Control from Data
本文提出一种数据驱动的事件触发控制方法，利用Koopman算子将非线性系统全局线性化，直接从数据设计控制器与触发策略，实现指数稳定并显著节省通信资源。
2025-04-19 cs.SY eess.SY
Composite Nonlinear Trajectory Tracking Control of Co-Driving Vehicles Using Self-Triggered Adaptive Dynamic Programming
在人机共享转向框架下提出基于自触发ADP的CNF控制方法，通过2-DOF模型与动态权限分配策略，实现优化瞬态性能、节省计算资源并降低对系统动力学依赖的轨迹跟踪控制，经仿真验证有效。
2025-03-05 cs.SY eess.SY
Decentralized event-triggered estimation of nonlinear systems
我们研究的情况下，扰动非线性系统通过基于分组的通信网络将其输出测量传输到远程观测器。传感器被分成N个节点，每个节点决定何时独立地通过网络传输其测量数据。我们的目标是为了获得准确的状态估计，而只是偶尔使用的通信网络的观测器和本地传输策略的设计。特别是，给定一个一般的非线性观测器设计在连续时间满足输入到状态稳定性属性，我们解释了如何系统地设计一个动态的事件触发规则，每个传感器节点，避免使用的副本的观察员，从而保持本地计算简单。我们证明了实际的收敛性的估计误差的起源，我们表明，存在一个统一的严格正的最小事件间隔时间的每个本地触发规则在温和的条件下对植物。所提出的技术的效率示出了一个灵活的机器人手臂的数值案例研究。
2022-10-07 cs.SY eess.SY
Event-Triggered Impulsive Control for Nonlinear Systems with Actuation Delays
研究了非线性系统的脉冲镇定问题。我们提出了两种类型的事件触发算法来更新驱动延迟的脉冲控制信号。第一种算法是基于连续事件检测，而第二种类型的决策更新脉冲控制输入根据周期事件检测。给出了脉冲控制系统在所设计的事件触发算法下渐近稳定性的充分条件。得到了两个连续事件之间的时间间隔的下界，从而使得闭环脉冲系统不具有Zeno行为.也就是说，在脉冲微分方程中，脉冲现象被排除在事件触发脉冲控制系统之外。最后给出了一个算例，验证了算法的有效性.
2022-06-08 cs.SY eess.SY math.OC
Event-Triggered Parameterized Control of Nonlinear Systems
本文针对带外部扰动的非线性系统提出事件触发参数化控制方法，设计事件触发规则保证闭环系统全局一致最终有界，并证明事件间隔时间存在一致正下界以排除Zeno行为。
2024-07-02 cs.SY eess.SY math.OC
Region-Based Self-Triggered Control for Perturbed and Uncertain Nonlinear Systems
针对具有有界扰动和模型不确定性的非线性系统，提出了一种基于区域的自触发控制方法。所提出的STC方案能够保证不同的性能规格（例如稳定性、有界性等），这取决于被选择来仿真的事件触发控制（ETC）触发功能。为了处理干扰和不确定性，我们采用微分包含（DI）。通过引入ETC/STC的概念，在DI的上下文中，我们扩展了著名的结果ETC/STC扰动不确定系统。鉴于这些结果，并适应工具，从我们以前的工作中，我们得到的扰动不确定ETC系统的等值线流形的内部近似。这些近似值将状态空间划分为区域，每个区域与统一的采样间时间相关联。在每个采样时刻，控制器检查所测量的状态属于哪个区域，并相应地决定下一个采样时刻。
2021-01-11 cs.SY eess.SY math.OC
Coded Event-triggered Control for Nonlinear Systems
针对任意初始条件下的非线性系统，提出结合自调节预设性能机制的编码事件触发控制，以每次仅传输$m$长字符串降低通信负担，并保证跟踪误差在给定时间前进入允许集合。
2024-05-13 cs.SY eess.SY
Distributed Event-Triggered Nonlinear Fusion Estimation under Resource Constraints
研究了一类无噪声统计特性的非线性网络化多传感器融合系统的事件触发分布式融合估计问题。当考虑两种通信信道的有限资源问题（即，传感器到远程估计器信道和智能传感器到融合中心信道）、事件触发策略和降维策略被引入到统一的网络框架中以减轻通信负担。在此基础上，设计了两种基于统一模型的补偿策略来重构未传递信息，并基于补偿信息提出了局部/融合估计器。此外，在建立估计误差系统时，将Taylor展开式引起的线性化误差用具有不确定参数的状态相关矩阵来建模，然后构造不同的鲁棒递归优化问题来确定估计器增益和融合准则。同时，给出了所设计的非线性估计器的稳定性条件，使得估计器的平方误差有界。最后，车辆定位系统的应用证明了所提出的方法的有效性和优势。
2022-08-03 cs.NI cs.SY eess.SY
Neural-network-based Self-triggered Observed Platoon Control for Autonomous Vehicles
Southwest University（西南大学）；Swinburne University of Technology（斯威本科技大学）；Tsinghua University（清华大学）
本文提出基于神经网络和自触发机制的自动驾驶车辆车列控制方法，以提高系统在不确定动态和间歇通信下的鲁棒性和适应性。
2026-01-04 cs.SY eess.SY
Event-Triggered Stabilization of Nonlinear Systems with Time-Varying Sensing and Actuation Delay
University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）；Indian Institute of Science（印度科学学院）；University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣地亚哥分校）
本文研究了使用事件触发控制对具有时间变化延迟的非线性系统进行稳定化的问题。所提出的方法旨在机会性地减少控制更新次数，同时保证稳定化，并基于预测反馈来补偿任意大的已知时间变化延迟。通过Lyapunov方法，我们证明只要在没有时间延迟和采样的情况下，开环系统是全局输入到状态可稳定化的，则闭环系统具有全局渐近稳定性。我们进一步证明所提出的事件触发法则具有均匀下界的事件间隔，因此不会出现Zeno行为。对于可稳定化的线性系统，我们展示了闭环系统的全局指数稳定性，并分析了指数收敛速率与采样频率上界之间的权衡。我们通过仿真展示了这些结果，并检查了所提出的事件触发策略在保证稳定化的系统类别之外的性质。
2020-01-11 cs.SY eess.SY math.DS
Event-triggered Control for Nonlinear Systems with Center Manifolds
在这项工作中，我们考虑的问题，事件触发的实施控制律设计的局部稳定的非线性系统与中心流形。我们提出的事件触发条件，这是来自本地输入到状态稳定性表征这样的系统。触发条件确保了轨迹的局部最终有界性和事件间时间的一致正下界的存在。最终界限可以任意小，但需要允许更小的事件间时间。在控制器结构的某些假设下，原点的局部渐近稳定性也得到了保证。提出了两组触发条件，以满足精确中心流形和仅近似中心流形可计算的情况。当控制系统的中心流形的精确知识被用来检查触发条件时，闭环系统表现出一些理想的性质。三个说明性的例子，探索不同的情况下，所提出的方法的适用性进行了论证。第三个例子涉及的事件触发实现的开环不稳定的移动倒立摆（MIP）机器人的位置稳定控制器。
2021-10-20 cs.SY eess.SY math.OC
Adaptive Event-triggered Reinforcement Learning Control for Complex Nonlinear Systems
The University of Texas at San Antonio（德克萨斯大学圣安东尼奥分校）；University of Cincinnati（辛辛那提大学）
本文提出一种自适应事件触发强化学习控制方法，通过联合学习控制与通信策略并利用累积奖励增广状态空间，在无需显式学习触发条件的情况下实现高效触发判定，适用于具有复杂交互的连续时间非线性系统。
2024-09-29 cs.AI cs.LG cs.SY
Event-triggered controllers based on the supremum norm of sampling-induced error
HUST（华中科技大学）
本文提出了一种基于输入延迟方法的新型事件触发控制方案，用于非线性系统。通过定义辅助输出和输入，构建闭环系统中的循环映射，并设计事件触发律使映射合同，从而实现稳定性和无Zenon条件。
2020-10-22 cs.SY eess.SY
Inaccuracy matters: accounting for solution accuracy in event-triggered nonlinear model predictive control
我们考虑在事件触发控制方案中使用近似系统预测的效果。这种近似可能是由于使用数值转录方法来解决连续时间最优控制问题。网格细化可以保证微分方程的误差上界，该微分方程对系统动力学进行建模。在网格细化方案的准确性保证下，我们证明了所提出的事件触发方案（将测量系统与近似状态预测进行比较）可以在保证严格正的更新间隔时间的情况下使用。我们表明，如果我们有知识的转录计划或近似误差，那么我们可以获得更好的在线估计的更新时间。我们还详细介绍了一种方法，收紧约束的近似系统轨迹中使用的非线性规划问题，以保证连续时间系统的约束满足。这是第一个将预测准确性纳入触发指标的工作。使用解决方案的准确性，我们可以保证可靠的下限更新时间和执行解决方案相关的约束收紧。
2021-05-28 cs.SY eess.SY math.OC
Separation Principle for Event-Triggered Prescribed-Time Consensus Tracking of Nonlinear Multi-Agent Systems under DoS Attacks
Nanyang Technological University（南洋理工大学）；University of Macau（澳门大学）
针对DoS攻击下非线性多智能体系统，提出基于参数化李雅普诺夫方程和混合观测器的分离原理，实现观测器与控制器独立设计，仅需三个参数即可保证预设时间一致性跟踪。
2026-10-06 cs.SY eess.SY
Digital Self Triggered Robust Control of Nonlinear Systems
University of L’Aquila（阿奎拉大学）
针对存在扰动和执行延迟的非线性系统，提出自触发控制策略的条件与计算方法，保证闭环系统稳定或状态接近平衡点，并显著降低平均采样时间。
2011-08-25 cs.SY eess.SY math.OC
Distributed Periodic Event-triggered Control of Nonlinear Multi-Agent Systems
我们提出了一个通用的基于仿真的框架，以解决基于分组的网络上的多代理系统的分布式控制。我们考虑的设置，其中信息仅在（非均匀）采样时间和数据包接收到未知的延迟。我们设计了本地动态周期性事件触发机制来生成传输。触发机制可以在非同步数字平台上运行，即，我们确保必须仅在异步采样时间验证条件，异步采样时间对于每个平台可能不同。不同的稳定性和性能特征，可以被认为是我们遵循一个一般的耗散为基础的方法。此外，通过设计保证了无Zeno特性。结果表明，在一个共识问题。
2022-05-23 cs.SY eess.SY math.OC
Event-Triggered Synergistic Controllers with Dwell-Time Transmission
针对非线性连续时间系统，本文设计事件触发协同控制器，在联合跳变动力学下同时保证驻留时间传输与全局渐近稳定，并通过刚体姿态仿真验证有效性。
2025-05-15 cs.SY eess.SY
On Switched Event-triggered Full State-constrained Formation Control for Multi-vehicle Systems
Southwest University（西南大学）；The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））；Tsinghua University（清华大学）
本文提出一种切换事件触发控制框架，用于解决多车系统在不确定动态下的状态约束问题，通过非线性映射和RBFNN实现稳定编队并减少通信负担。
2026-04-13 cs.SY eess.SY
Real-time nonlinear model predictive control framework for event-triggered switching in industrial batch polymerization process
KU Leuven（荷语鲁汶大学）；Zhejiang University of Technology（浙江工业大学）
针对间歇聚合过程的多阶段切换问题，提出结合平滑模式混合、先进步热启动、变量缩放和迭代预算限制的实时NMPC框架，实现无启发式切换的实时可行性，并通过工业气液聚合基准验证了改进的约束满足和缩短的批次时间。
2026-06-16 cs.SY eess.SY math.OC
Control of a nonlinear continuous stirred tank reactor via event triggered sliding modes
Indian Institute of Engineering Science and Technology, Shibpur（印度工程科学技术学院）；Tokyo Institute of Technology（东京工业大学）；Kalinga Institute of Industrial Technology（卡林加工业技术学院）
本文提出一种事件触发滑模控制方法，用于精确调节CSTR的温度和浓度，确保在多个操作点稳定运行，同时减少计算负载。
2018-05-01 cs.SY eess.SY
Distributed Resilient Asymmetric Bipartite Consensus: A Data-Driven Event-Triggered Mechanism
本文针对非线性离散时间多智能体系统在非周期性DoS攻击下的非对称二分一致性问题，提出一种数据驱动事件触发机制，在状态不可用和数据丢包情况下弹性实现领导者-跟随者一致性，并通过数值算例验证其有效性。
2025-02-06 cs.SY eess.SY
Event-triggered control of nonlinear singularly perturbed systems based only on the slow dynamics
CNRS, CRAN, UMR 7039（法国国家科学研究中心，自动与控制研究所）
本文研究了在仅慢动态近似模型下，如何设计事件触发反馈律以实现网络控制系统稳定性，提出结合事件触发与时间触发的方法，确保全局渐近稳定性。
2014-08-25 cs.SY eess.SY
Abstracting the Traffic of Nonlinear Event-Triggered Control Systems
Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）
本文提出了一种用于抽象非线性事件触发控制系统的框架，通过可达性分析和等时 manifold 方法，实现了对不确定系统的采样行为建模与调度。
2021-06-15 cs.SY eess.SY math.OC
Event-Triggered Nonlinear Model Predictive Control for Cooperative Cable-Suspended Payload Transportation with Multi-Quadrotors
Toronto Metropolitan University（多伦多都会大学）；University of Alberta（阿尔伯塔大学）
针对多四旋翼吊挂载荷协同运输中的非线性耦合等挑战，提出一种事件触发分布式NMPC方法，通过轻量级状态参数化在SE(3)流形上规划轨迹，在保证轨迹跟踪与避障的同时显著降低计算与通信开销。
2025-03-26 cs.RO cs.SY eess.SY
A fully distributed event-triggered communication strategy for second-order multi-agent systems consensus
研究了具有非线性动力学的二阶多智能体系统的通信策略。为了节省通信信道的稀缺资源，设计了一种新的事件触发通信机制，在跟随者之间不使用连续信号。为了消除依赖于Laplacian矩阵谱的集中信息，提出了一种更新耦合增益的一致性协议和一种更新阈值的事件触发的智能体间通信策略.为了最大限度地减少噪声的影响，在协议中只使用代理之间的相对位置。通过提出的事件触发机制和控制协议，数学上证明了MAS的领导者遵循共识，并且不包括Zeno行为。最后通过数值算例对结果进行了验证。
2020-11-24 cs.SY eess.SY
Event-triggered Robust Model Predictive Control under Hard Computation Resource Constraints
本文提出一种事件触发模型预测控制（ET-MPC）方法，通过分布式事件触发线性控制与约束收紧的鲁棒MPC相结合，降低最坏情况计算负载，在扰动下稳定多个非线性系统，显著降低中央服务器硬件需求。
2025-04-28 cs.SY eess.SY
On Event Triggered Tracking for Nonlinear Systems
University of Maryland（马里兰大学）
针对非线性系统轨迹跟踪问题，提出一种基于事件触发的控制算法，在保证跟踪误差一致最终有界的同时避免执行时间累积，并分析了不同条件下可达的最终界。
2013-01-05 cs.SY eess.SY math.OC
Deep Reinforcement Learning Optimization for Uncertain Nonlinear Systems via Event-Triggered Robust Adaptive Dynamic Programming
Department of Computer Science, University College London（计算机科学系，伦敦大学学院）；Department of Electrical and Electronic Engineering, University of Manchester（电子与电气工程系，曼彻斯特大学）
本文提出一种结合强化学习与事件触发机制的鲁棒自适应动态规划方法，用于优化不确定非线性系统的控制性能，通过减少计算负载提升控制效率。
2025-12-30 cs.AI cs.SY eess.SY
Event-triggered and self-triggered stabilization of distributed networked control systems
针对分布式传感器、执行器和控制器通过共享有线信道通信的场景，基于非线性系统事件触发控制的规范性框架，提出适用于分布式场景的事件触发策略，并推导出自触发规则，以显著减少控制所需的资源。
2011-08-28 cs.SY eess.SY math.OC
Uncertain Multi-Agent Systems with Distributed Constrained Optimization Missions and Event-Triggered Communications: Application to Resource Allocation
研究一类不确定非线性异构动态多智能体系统求解等式约束分布式优化问题。它是假设每个代理与不确定的动态模型有有限的信息的主要问题和有限的访问其他代理的状态变量的信息。提出了一种分布式算法，保证合作解决的约束优化问题的代理。通过这种算法，代理不需要连续广播他们的数据。结果表明，该算法可用于解决资源分配问题。
2022-04-23 cs.SY eess.SY
On the Local Input-Output Stability of Event-Triggered Control Systems
本文针对非线性事件触发控制系统，提出一种触发机制以保持局部L2增益性能，并解析估计采样间隔增加，同时提出离散触发条件量化改善，示例验证了结果。
2019-07-21 cs.SY eess.SY
Event-Triggered State Estimation with Multiple Noisy Sensor Nodes
一般的非线性连续时间系统被认为是其状态估计通过基于分组的通信网络。我们假设系统有多个传感器节点，受测量噪声的影响，可以在离散（非等距）的时间点进行传输。此外，每个节点可以异步传输。对于这种设置，我们开发了一个状态估计框架，其中的传输实例的各个传感器节点可以生成在时间触发或事件触发的方式。在后一种情况下，我们通过构造保证不存在芝诺行为。它示出，在所提供的设计条件下，一个输入到状态稳定性属性获得的估计误差相对于测量噪声和过程干扰，从而在没有噪声的情况下，状态渐近重建。数值案例研究显示了开发的框架的优势。
2021-12-08 cs.SY eess.SY
Toward Multi-Agent Reinforcement Learning for Distributed Event-Triggered Control
本文提出一种无模型强化学习算法，用于分布式多智能体系统，从数据中联合学习资源感知的通信与控制策略，以在无需精确动力学模型的情况下实现事件触发控制，并在高维非线性仿真中验证了其有效性。
2023-05-15 cs.SY eess.SY
