本文属于类型A——报告一项原创性研究的学术论文，以下为针对中国读者的综合学术报告：
东南大学团队在《automatica》提出多智能体系统分层控制新框架
作者及机构：
东南大学自动化学院的Xiangyu Wang、Yujing Xu、Yue Cao与Shihua Li（通讯作者）在控制领域顶级期刊《automatica》（2024年160卷）发表研究，提出了一种面向多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）分布式控制的分层设计框架（hierarchical design framework）。该研究获中国国家自然科学基金及江苏省重点研发计划支持。
学术背景与研究动机
科学领域：多智能体协同控制，核心挑战在于传统设计框架中智能体的协作调节与个体调节直接耦合，导致以下问题：
1. 抗干扰局限：传统方法需邻居智能体共享失配扰动（mismatched disturbances）信息，通信开销大且难以实现“预先防范”。
2. 时延处理复杂：通信延迟（communication delays）与输入延迟（input delays）耦合，增大了设计复杂度。
3. 灵活性不足：控制器需针对不同任务重新设计，难以适应复杂动态或异构系统。
研究目标：通过解耦协作与个体调节，构建分层框架（Layer I参考信号生成器 + Layer II跟踪控制器），提升抗干扰性、时延鲁棒性及系统可扩展性。
研究流程与方法
1. 框架设计
- 分层结构：
- Layer I：虚拟智能体（virtual agents）通过参考信号生成器（reference signal generator）实现协作目标（如一致性、包容控制）。生成器节点仅需虚拟状态交互，避免真实智能体的扰动传播。
- Layer II：真实智能体通过跟踪控制器（tracking controllers）追踪生成器输出，独立处理自身扰动或延迟。
2. 抗干扰设计案例（Leaderless Consensus）
- 传统方法局限：需邻居间分布式补偿失配扰动（如式(13)），导致“事后补救”与高通信成本。
- 分层方案：
- 生成器设计（式17）：虚拟智能体动态仅依赖拓扑连接，通过协议实现“平均速率一致性”。
- 跟踪控制器（式19）：结合扰动观测器（DO/GPI观测器，表5）估计并补偿扰动，避免邻居间信息交换。
- 理论验证：Proposition 2证明跟踪误差渐近收敛，且扰动影响被隔离于协作过程外。
3. 时延解耦案例（Communication/Input Delays）
- 传统耦合问题：协议（式32）需同时处理通信延迟τ_ij(t)和输入延迟h_i，需复杂Lyapunov-Krasovskii泛函（式35）。
- 分层方案：
- Layer I（式36）：生成器仅处理通信延迟，通过时变延迟补偿协议（Proposition 5）保证虚拟状态一致性。
- Layer II（式46）：基于预测器变换（式43-44）将输入延迟系统转为无延迟形式，独立设计控制器。
- 优势：通信延迟与输入延迟的解耦处理简化了稳定性分析（如Proposition 6仅需ISS理论）。
主要结果与结论
1. 抗干扰性能
- 仿真显示（图2-5），在阶跃扰动下（t=20s），分层框架使智能体输出快速跟踪生成器（图4），且扰动估计误差趋零（图5a）。相较传统方法，节省了邻居扰动补偿的通信开销。
2. 时延鲁棒性
- 在通信延迟（τ_ij≤0.5s）和输入延迟（h_i=0.3s）共存时，分层框架通过解耦设计实现一致性（图6-7），而传统方法需耦合处理两类延迟（式35），导致分析复杂度骤增。
3. 通用性价值
- 灵活性：生成器与控制器可独立优化（如生成器支持有限时间收敛，控制器可复用原有封装逻辑）。
- 扩展性：框架兼容异构智能体（如不同阶数或非线性动态），为智能电网、多机器人等应用提供模块化设计基础。
研究亮点与创新
- 方法论创新：首次在多智能体控制中引入“协作-个体解耦”分层框架，突破传统耦合设计的局限性。
- 抗干扰机制：通过生成器隔离邻居扰动影响，实现“预先防范”（pre-prevention），优于传统反馈/前馈补偿。
- 时延处理：提出延迟解耦策略，兼容现有通信延迟和输入延迟的独立控制方法。
- 应用潜力：在智能电网（Bidram & Davoudi, 2012）和分布式优化（Wang et al., 2020）等领域具推广价值。
未来方向
作者建议进一步研究：1）有向拓扑下的生成器设计；2）通信拓扑切换的鲁棒性；3）基于非光滑控制的有限时间收敛框架。
（注：篇幅所限，实验参数与仿真细节未完整展开，详见原文附录及图表。）