课题背景：在动力系统的控制方面，已经有一些相关的研究工作。例如，学者们提出了自适应控制、间歇控制、反馈控制、牵制控制和事件触发控制等方案来解决同步和一致性问题。在事件触发下，动力系统的控制器设计问题尚未得到深入研究。由于数值误差、数据传输限制和时间不确定性等因素的影响，设计带有控制增益波动的控制器至关重要。同时，考虑到物理模型的复杂性，控制器中复杂时滞和模态相关性也值得探讨。在控制协议和网络攻击下，较少有研究考虑灵活的分布式动态触发方案。我们称之为广义事件触发控制器（新的事件触发控制器），这种广义事件触发控制器可以涵盖先前学者们提出的事件触发控制协议，又具有灵活性和可调节性，具有更好的性能和功能，能够使得系统的性能指标达到更优的水平。开展广义事件触发在无人机编队控制方面的应用具有重要意义。在无人机编队控制中，广义事件触发可以用于优化通信和控制策略，提高编队飞行的效率和稳定性。

研究目的与意义：开展广义事件触发在无人机编队控制方面的应用具有重要意义。在无人机编队控制中，广义事件触发可以用于优化通信和控制策略，提高编队飞行的效率和稳定性。通过事件触发机制，可以降低通信频率，减少信息交换和计算负担，从而提升系统的能源利用率和实时性。在无人机编队控制中，事件触发技术可以用于实现编队飞行器之间的协同控制和协作任务。通过设定适当的事件触发规则和控制策略，可以实现无人机之间的信息交换和动作协调，保持编队形态并实现任务目标。这种灵活的事件触发机制可以根据系统状态和环境变化进行调整，适应不同的飞行任务需求和场景变化。广义事件触发应用于无人机编队控制还可以提高系统的鲁棒性和容错性。通过灵活的事件触发规则设计，系统可以在面对通信延迟、数据丢失或环境干扰等问题时，自动调整控制策略，保持编队的稳定性和可靠性。这种应用还有助于降低系统的复杂性和成本，提升无人机编队控制系统的整体性能和可靠性。

主要论点与论据：主要包括动力系统的同步性和一致性理论、李雅普诺夫理论、事件触发控制理论以及控制器设计方法等。通过运用这些理论和方法，可以建立系统的数学模型，并设计相应的控制方案来实现系统更优性能指标。

创见与创新：我们提出了新的事件触发协议，这个触发条件是一个广义形式，涵盖了许多其他研究中的情况。我们也提出了新的李雅普诺夫函数（LKF），首先，新的LKF构造方法并不严格限制LKF中矩阵的正定性，从根本上减少了稳定性条件的保守性。

社会经济效益，存在的问题：可将动力系统事件触发控制应用于智能交通系统、智能能源管理、智能制造系统中，实现系统的智能控制和协同生产力。通过事件触发机制优化生产过程中的控制策略，提高生产力效率和产品质量。存在问题主要体现在理论和实际应用有些差异，需在应用中灵活变通。

历年获奖情况：无。

成果简介：

我们提出了新的事件触发协议，这个触发条件是一个广义形式，涵盖了许多其他研究中的情况。在改进的采样数据事件触发方案中，触发器被扩展为可以线性和指数加速或减速，增加了触发方案的灵活性。在这个机制中，触发条件可应用分段函数，这样根据不同时间段的实际需求实现时间的灵活性。针对不同触发场景的随机性，应用了马尔可夫切换，使触发条件能够更好地适应可能的情况。同时，不同节点的触发时刻被排序为控制时序。这种重新排列被很好地处理，并便于对系统进行性能分析。在设计的事件触发控制方案下，获得了复杂网络非脆弱指数同步准则。

我们也提出了新的李雅普诺夫函数（LKF），首先，新的LKF构造方法并不严格限制LKF中矩阵的正定性，从根本上减少了稳定性条件的保守性。这不仅仅是对LKF的简单构造，而是从LKF本身出发，减少二次型中正定矩阵的限制，同时确保二次型的正性特性。其次，重积分在LKF中的多重性为n维，使得LKF成为一个广义形式，可广泛应用。

通常情况下，在无人车辆系统的动力学研究中，基于质心进行分析更为方便，可以进行推导、讨论和演示。本项目研究的是后驱动无人车辆系统而非以质心为基准的车辆。我们证明和分析了相应的动态控制。关于无人车的研究目标是为后驱动无人车辆系统开发一种控制方案，重点关注两个关键的控制参数：速度和航向角速度。通过分析系统的稳定性，我们得出了一个新的控制条件。仿真实验验证了我们提出的控制方案和系统模型的有效性。无人机编队控制使用事件触发协议时通常是简单且经典的事件触发控制，我们将广义事件触发控制引入无人机的编队控制中，通过灵活的触发机制，提高了编队控制的灵活性，仿真实验也验证了相关结果。