近日，我院控制科学与工程学科博士研究生张正（导师：陈世明教授）的最新研究成果“H∞Scaled Consensus for MASs With Mixed Time Delays and Disturbances via Observer-Based Output Feedback”（DOI:10.1109/TCYB.2020.3001643）被控制论与人工智能领域顶级期刊《IEEE Transactions on Cybernetics》录用并在线发表。该期刊属SCI一区TOP期刊，2020年发布的最新影响因子为11.53，在自动化与控制系统领域的64本SCI收录期刊中影响因子排名第一。

该研究考虑在实际系统中由于网络实施成本约束、时延、间歇通信或者噪声环境扰动等不利因素影响，造成信息状态不完全条件下的多智能体比例一致性问题。在系统受到外部扰动和不同类型时延的影响下，有效地融合观测器理论、H∞鲁棒控制和李雅普诺夫稳定性理论，在信息不完全条件下，基于观测器的截断预测方法设计比例一致控制协议，采用Lyapunov泛函对含有不同类型时延的积分项进行分析，而且利用迭代法求解线性矩阵不等式，获取系统的反馈增益和观测器增益，从而得到保证H∞性能比例一致的条件，突破了信息不完全的限制和时延的影响给系统分析设计带来的瓶颈，对于推动非理想环境下的多智能体系统协调控制研究有重要理论意义和应用价值。

该研究成果是陈世明教授所主持的面上项目《非理想网络环境下多智能体系统的比例一致控制》阶段性成果，也是2018年后博士研究生张正同学完成的第二篇被《IEEE Transactions on Cybernetics》期刊录用的高水平论文。