非线性时滞多智能体系统故障估计与一致性容错控制的深度剖析与创新策略

一、引言

1.1研究背景与意义

随着科技的飞速发展，多智能体系统（Multi-AgentSystems，MAS）作为分布式人工智能的重要分支，在众多领域得到了广泛应用。从智能机器人领域中多个机器人的协作完成复杂任务，到智能交通系统里车辆、道路和监控等方面的智能化改造与协调，从工业自动化场景下生产过程的优化，到分布式传感器网络的数据融合，多智能体系统凭借其分布式、自组织和协作性等优势，为解决复杂问题提供了有效的途径。

在实际应用中，许多多智能体系统呈现出非线性特性，并且不可避免地存在时滞现象。例如在化工生产过程中，化学反应