1.一种新型事件触发动态补偿器控制协议的设计方法，其特征在于：包括以下步骤：（1）、确定各个子系统的网络连接结构为强联通图；矩阵 所有的特征值在负实轴上；对，和 分别可控可观； 不必可观；以下矩阵等式存在解 ；

；

图论：设G = (V, E, A)是一个加权有向图，其中V ={1,2,...,N}为节点集；E⊆V ×V为边缘集，节点i表示第i个智能体，G的一条边用(i, j)表示，表示从节点i到节点j的单向信息传输，如果一个有向图中有一个根节点，并且根节点具有到图中所有其他节点的有向路径，则称一个有向图包含一棵生成树，加权邻接矩阵 表示图的结构，若节点j与i之间存在信息通信，则表示为aij = 1，否则表示aij = 0，强联通图意味着，图网络总存在一条有向路径从节点i连接到节点j；

（2）、建立异构多智能体系统输出调节系统模型：；

（3）、应用有向图确认无领导者多智能体系统中智能体之间的通信拓扑关系的过程为：动态补偿器和外部系统的误差变量 ；定义事件触发状态误差变量，下一个时刻 由事件触发协议确定，其中事件触发协议为；

其中 ， 为动态事件触发阈值，为正定矩阵，常数 满足以下引理，引理1：如果G为强联通有向图总会存在正定矩阵 和常数 使得；

其中 ， ， 和 ，

动态补偿器和外部系统的误差变量 可得误差状态 的导数为；

选取李雅普诺夫函数

，然后对选取的V求微分dV， ；

其中 ，

可以得到以下引理

引理2：图G为强联通图，矩阵S的特征值为非负实数， ，和 分别可控可观，并且矩阵S，H可以被正交矩阵Ti分解为；

为能观部分，误差 会以指数 收敛到0，耦合增益 满足；

其中 ， ，另外增益矩阵 ， 分别为；

由引理2可得，误差ε指数收敛到0；所以新型状态补偿器能够完美地观察到外部系统的状态；

设系统状态 和观察器状态 的误差为： ，对其求导；

由于 为赫尔维茨矩阵，误差ε指数收敛到0，所以误差 收敛到0；

设系统状态 和外部系统 的误差为 ，对其求导；

由于 为赫尔维茨矩阵，误差ε指数收敛到0，误差 收敛到0，所以误差项 收敛到0，进一步，系统误差 ，；

误差ε指数收敛到0，误差 收敛到0，误差 收敛到0，所以误差 收敛到0；

步骤（2）中， 为连续时间线性多智能体系统的状态向量；ymi(t)表示系统的输出；为外部系统； 为第i个智能体的控制输入； Ei,Fmi,Fi为常数矩阵，其中外部系统状态为：；

步骤（2）中，S,H为常数矩阵，对于每个多智能体的动态事件触发输出反馈控制协议为；

其中 ； 为观察器状态； 为动态补偿器的状态；zi是相对估计状态，为一个分段常数向量，会在下一个事件触发时刻更新当前的状态； 为常数，， 为观察器增益矩阵，其中 的状态方程为 。