本文档属于类型a，即报告了一项原创性研究的学术论文。以下是对该研究的详细报告：

作者与发表信息

本文的主要作者包括Yuanqing Wu（广东工业大学）、Yi Guan、Shenghuang He和Mali Xin。研究发表在2020年6月的《IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems》期刊上，卷号为50，期号为6。

学术背景

本研究的主要科学领域是分布式控制系统，特别是异构网络系统的同步控制。在工业应用中，存在许多不同的工业过程，这些过程需要协同工作以实现共同目标。网络系统是描述这些工业应用的理想模型，尤其是在智能电网、智能交通系统、移动机器人协同控制和无人机等领域。然而，传统的集中式控制策略要求每个节点获取全局信息，这不仅增加了网络的通信负担和计算负担，还可能导致网络不确定性。因此，本研究提出了一种基于局部信息的分布式控制策略，旨在实现异构网络系统的同步。

研究目标

本研究的目标是设计一种分布式控制策略，使得异构网络系统中的各个节点能够与目标轨迹同步。具体来说，目标轨迹是由一个自治的线性时不变系统（LTI系统）生成的输出，而每个节点的控制器基于局部信息进行计算，以减少通信负担。

研究流程

1. 问题建模
   研究首先对异构网络系统进行建模。系统中的每个节点被描述为一个非相同的动态系统，其状态空间方程为：
   [ \dot{x}_i(t) = A_i x_i(t) + B_i u_i(t), \quad y_i(t) = C_i x_i(t) ]
   其中，(x_i(t))、(u_i(t))和(y_i(t))分别表示状态、控制输入和输出。目标轨迹由以下自治线性时不变系统生成：
   [ \dot{x}_0(t) = A x_0(t), \quad y_0(t) = C x_0(t) ]

2. 控制器设计
   每个节点的分布式控制器由参考生成器（RG）和调节器（RE）组成。RG用于复制目标轨迹的动态，而RE确保节点与其外部系统同步。为了减少通信负担，研究采用了时变采样数据控制策略，即控制器的更新频率随时间变化，且采样间隔具有上限。

3. 同步控制策略
   通过设计分布式控制律，确保所有RG与目标轨迹同步。控制律的形式为：
   [ vi(t) = K \sum{j \in Ni} a{ij} (\theta_j(t_k) - \theta_i(t_k)) + d_i (x_0(t_k) - \theta_i(tk)) ]
   其中，(K)为控制增益矩阵，(a{ij})为节点间的连接权重，(d_i)为节点与目标轨迹的连接权重。

4. 稳定性分析
   研究通过小增益定理（Small Gain Theorem）和积分二次约束（IQC）理论，计算了采样间隔的上限，并证明了系统的稳定性。

5. 数值仿真
   研究通过一个数值例子验证了所提出控制策略的有效性。仿真结果表明，所有节点能够与目标轨迹同步，且时变采样数据控制策略有效减少了通信频率。

主要结果

1. 控制器设计
   研究成功设计了一种分布式控制器，该控制器基于局部信息实现节点与目标轨迹的同步。

2. 同步性能
   仿真结果表明，所有RG能够与目标轨迹同步，且节点的输出与目标轨迹一致。

3. 通信效率
   时变采样数据控制策略有效减少了通信频率，降低了网络的通信负担。

结论

本研究提出了一种新颖的分布式控制策略，用于实现异构网络系统的同步。该策略基于局部信息设计控制器，并通过时变采样数据控制策略减少通信负担。研究通过理论分析和数值仿真验证了策略的有效性。该策略在工业应用中具有广泛的应用前景，特别是在需要多节点协同工作的场景中。

研究亮点

1. 创新性
   本研究首次将时变采样数据控制策略应用于异构网络系统的同步控制，有效解决了通信负担问题。

2. 理论贡献
   通过小增益定理和积分二次约束理论，研究为采样间隔的上限计算提供了理论依据。

3. 应用价值
   该策略在智能电网、智能交通系统和无人机协同控制等领域具有重要的应用价值。

其他有价值的内容

研究中还详细讨论了通信拓扑的分类（有向图和无向图）以及节点动态的复杂性（线性模型和非线性模型），为未来的研究提供了理论基础。

以上是对该研究的全面报告。