这篇文档属于类型a，即报告了一项原创性研究。以下是对该研究的学术报告：

主要作者及机构

该研究的主要作者为时维国、宁文静和宋存利，分别来自大连交通大学自动化与电气工程学院及软件学院。该研究发表于《中国惯性技术学报》2024年第32卷第10期。

学术背景

该研究属于多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）领域，特别是针对具有未知扰动的非线性领导跟随多智能体系统的一致性问题。多智能体系统在航天器飞行、机器人编队及避障、水下航行器协同定位等领域有广泛应用。一致性控制是多智能体系统中的一个重要研究方向，旨在通过设计分布式控制协议，使得所有智能体的状态收敛到同一值。然而，现有的有限时间一致性控制方法存在收敛时间依赖于系统初值的问题，且在面对未知外部扰动时，系统容易出现抖振现象。因此，该研究提出了一种基于自适应事件触发机制的分布式积分滑模固定时间一致性控制方法，旨在解决上述问题。

研究流程

该研究主要分为以下几个步骤：

1. 问题建模与假设
   研究首先建立了一阶领导跟随多智能体系统的数学模型，其中领导者与跟随者的动态方程分别由非线性函数和未知外部扰动描述。研究者提出了四个基本假设，包括非线性函数的Lipschitz连续性、外部扰动的有界性、领导者输入信号的有界性以及通信拓扑的连通性。

2. 控制协议设计
   研究设计了一种基于积分滑模面的分布式控制协议，以应对未知扰动引起的系统抖振问题。滑模面设计采用连续函数sig(x)^α，并结合自适应律对未知扰动进行估计。此外，为了减少智能体的事件触发次数和能源损耗，研究者设计了一种基于状态误差的自适应事件触发机制。

3. 稳定性分析
   研究采用固定时间稳定性理论，证明了所设计的控制协议和事件触发机制能够确保系统在固定时间内稳定。通过Lyapunov函数和引理，研究者推导了系统的稳定时间，并证明了系统不会出现Zeno现象（即事件触发间隔不会趋近于零）。

4. 仿真验证
   研究通过MATLAB平台进行了仿真验证，对比了本文方法与文献[16]中引入不连续积分滑模面的自适应事件触发控制方法。仿真结果表明，本文方法在相同条件下能够将触发次数分别平均降低32.01%和20.24%，并且在系统存在未知扰动的情况下，能够在5.2秒内达到状态一致，同时将跟踪误差保持在±0.05以内。

5. 扩展验证
   为了进一步验证方法的有效性，研究还将其应用于由五个非完整机器人系统组成的编队系统中。仿真结果显示，本文方法能够使各跟随者智能体迅速形成期望编队，并在固定时间内完成编队任务。

主要结果

1. 控制协议与事件触发机制的有效性
   仿真结果表明，本文设计的控制协议和事件触发机制能够显著减少事件触发次数，并在5.2秒内实现状态一致，优于文献[16]的方法。

2. 固定时间稳定性
   理论分析和仿真结果均表明，系统能够在固定时间内稳定，且稳定时间不受系统初值的影响。

3. 编队系统验证
   在非完整机器人编队系统中，本文方法能够使各跟随者智能体迅速形成期望编队，并保持队形，进一步证明了方法的可靠性与实用性。

结论

该研究提出了一种基于自适应事件触发机制的分布式积分滑模固定时间一致性控制方法，有效解决了具有未知扰动的非线性多智能体系统的一致性问题。通过理论分析和仿真验证，本文方法在减少事件触发次数、提高系统稳定性和收敛速度方面表现出显著优势。此外，该方法在非完整机器人编队系统中的成功应用，进一步展示了其在实际工程中的潜力。

研究亮点

1. 新颖的控制协议
   本文设计了一种基于连续积分滑模面的控制协议，有效降低了系统抖振的影响。

2. 自适应事件触发机制
   该机制能够自适应调节触发条件，大幅减少事件触发次数，降低通信资源损耗。

3. 固定时间稳定性
   通过固定时间稳定性理论，本文方法能够确保系统在固定时间内稳定，且稳定时间不受系统初值的影响。

4. 广泛的应用前景
   该方法不仅在理论上有重要贡献，还在实际应用中展示了其优越性，特别是在机器人编队和协同控制领域。

其他有价值的内容

该研究还详细讨论了与现有方法的对比，展示了本文方法在触发次数、收敛时间和跟踪误差等方面的显著优势。此外，研究者在非完整机器人编队系统中的扩展验证，进一步证明了该方法的实用性和广泛适用性。