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工信部人工智能赋能中小企业典型应用场景案例(科研领域)

网络系统基于动态触发的智能同步策略

2026-07-22
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在现代工程领域,从空中的无人机编队到地面的智能交通系统,再到微电网的协同运行,都离不开一个核心概念——“分布式协同控制”。在这些系统中,多个个体(我们称之为“节点”)需要达成一致的行动步调,这就是所谓的“同步”。


理想的科学模型中,科学家们假设节点之间的相互影响是简单、规律的(即“线性耦合”)。在真实的工程系统中,比如雷达和声纳系统,由于机械、计算或通信设备的物理缺陷,节点之间的关系往往是错综复杂的“非线性耦合”。


传统的线性控制方法在处理这些真实的非线性问题时常常显得力不从心。此外,过去为了保持同步,节点之间需要进行连续不断的数据交换。这种沟通方式会极大地消耗系统的能量,占用宝贵的网络通信资源。


为了解决连续通信带来的资源浪费,科学家们曾引入了“事件触发控制(ETC)”。即节点不再每分每秒向外发送状态,而是设定一个“阈值”,只有当自身状态的变化超过这个阈值(即发生了“事件”)时,才对外通信。


传统的ETC大多采用静态的触发规则。当系统逐渐接近同步(即大家步调快要一致)时,静态阈值会变得极小,导致系统为了微小的偏差产生频繁通信。为了解决这一问题,研究人员提出了一种全新的动态事件触发控制(DETC)策略:

  • 自适应与非线性包容:该方法专门针对节点间复杂的非线性关系(包括相对状态和绝对状态耦合)设计,且不需要获取全局的网络信息即可运行。

  • 更聪明的动态阈值:研究引入了一个额外的动态变量来调节触发门槛。理论分析证明,这种动态触发机制两次通信之间的“最小间隔时间”要比静态机制更长。

  • 避免“芝诺现象”:该算法在数学上保证了系统不会出现“在有限时间内发生无限次触发”的系统崩溃现象(即芝诺现象),确保了控制器的稳定运行。


为了验证这套新方法的实际效果,研究团队构建了由6个节点组成的网络系统进行实验。


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  • 实验对象:系统中的每一个节点都是一个“蔡氏电路”(如图2所示,展示了单个蔡氏电路的基础动力学结构)。


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  • 网络拓扑:这6个节点通过特定的连接方式组成了一个无向图网络(如图1所示,展示了6个节点之间的网络拓扑结构)。


研究人员分别使用传统的静态触发机制和全新的动态触发机制对该网络进行了同步控制测试。结果如下:

  • 成功实现同步:无论采用哪种机制,6个节点的电路状态最终都平稳地达到了一致,实现了完全的同步。


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  • 通信频率大幅降低:这是该研究最核心的成果。观察实验记录的触发时刻(如图7所示,展示了动态触发机制下6个节点的触发瞬间),可以明显看出通信节点被激活的次数非常稀疏。


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  • 直观的数据对比:研究团队统计了两种机制下的总触发次数(如表1及图12所示,对比了不同触发策略的数据)。数据显示,采用动态事件触发机制(DETC)后,所有6个节点的数据传输频率和控制器更新次数都得到了显著的削减。


学者介绍:徐勇,北京理工大学自动化学院教授、博士生导师,国家自然科学基金优秀青年科学基金获得者。主要研究方向包括集群无人系统分布式协同控制、网络化系统攻击检测、安全分析与防御控制,以及强化学习、数据驱动与机器学习等人工智能方法,聚焦无人车/无人机集群路径规划、决策与协同编队控制等问题。


DOI:10.1109/TCSI.2021.3060789

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