[发明专利]一种分布式多智能体协同故障检测方法、存储介质及设备

权利要求书

1.一种分布式多智能体协同故障检测方法，其特征在于，包括步骤：

根据多智能体系统给的信息交互模式和节点特征，构建所述多智能体系统的拓扑模型、节点动力学模型以及边动力学模型；

对所述多智能体系统的拓扑模型、节点动力学模型以及边动力学模型进行分解和变化，构建所述多智能体系统故障检测参考模型为：

其中分别代表节点状态、控制输入、输出信息组成的向量，分别代表干扰及故障信号组成的向量，为单位矩阵，矩阵A、B、C、B_d、B_f、D_d、D_f为系统矩阵；

针对所述多智能体系统故障检测参考模型中的每个节点设计故障的自检算法，通过构建残差生成器并设计门限函数对生成的残差进行评价，获得故障自检结果；

根据所述故障自检结果对所述多智能体系统故障检测参考模型进行校正，优化节点间的协同机制，构成协同检测网络；

基于所述协同检测网络构建分布式残差生成器，同时设计对应的门限函数对残差进行评价，获得故障互检结果，结合所述故障自检结果和所述故障互检结果确认所述多智能体系统故障。

2.根据权利要求1所述的分布式多智能体协同故障检测方法，其特征在于，根据所述多智能体系统给的信息交互模式和节点特征，构建所述多智能体系统的拓扑模型、节点动力学模型以及边动力学模型的步骤包括：

采用无向图G＝{V_N,E_M}表示多智能体系统的拓扑模型，其中，V_N＝{1,…,N}为节点集合，为边集合，

采用线性时不变模型表示多智能体系统的节点动力学模型：

x_i(k+1)＝Ax_i(k)+Bu_i(k)+B_dd_i(k)+B_ff_i(k)

y_ij(k)＝C(x_i(k)-x_j(k))+D_d(d_i(k)-d_j(k))+D_f(f_i(k)-f_j(k))，其中，x_i(k)、u_i(k)、y_i(k)分别代表节点的状态、控制输入、输出信息，d_i代表节点上的外界未知干扰信号，f_i代表节点故障信号，每个节点在k时刻发生故障的概率η＝P(f_i(k)≠0)；

构建多智能体系统的边动力学模型：

x_ij(k+1)＝Ax_ij(k)+Bu_ij(k)+B_dd_ij(k)+B_ff_ij(k)

y_ij(k)＝Cx_ij(k)+D_dd_ij(k)+D_ff_ij(k)，

其中，x_ij(k)、u_ij(k)、y_ij(k)分别代表边的状态、控制输入、输出信息，d_ij代表与边相关联的外界未知干扰信号，f_ij代表边上的故障信号。

3.根据权利要求1所述的分布式多智能体协同故障检测方法，其特征在于，所述针对所述多智能体系统故障检测参考模型中的每个节点设计故障的自检算法，通过构建残差生成器并设计门限函数对生成的残差进行评价，获得故障自检结果的步骤包括：

针对所述多智能体系统故障检测参考模型设计的残差生成器为：

，

其中分别为状态及输出变量的估计值，为残差信号，L，V为待设计的观测器变量矩阵，W为合作矩阵，满足W＞0，以及

将H_∞指标引入至优化算法中，通过所述残差生成器生成残差信号，并借助门限函数对节点当前的状态进行判断，得到故障自检结果。