一种混合攻击下多智能体系统的直接型迭代学习控制方法

本发明涉及智能控制技术领域，具体涉及一种混合攻击下多智能体系统的直接型迭代学习控制方法，包括：S1、构建非重复初值下多智能体一致性输出的线性参数化模型；S2、建立FDI攻击下多智能体系统的迭代扰动观测器和参数估计器；S3、构建DoS攻击下多智能体系统的前向补偿策略；S4、构建多智能体系统基于观测器和前向补偿的直接迭代学习控制方案。本发明有效降低控制器复杂度，提升系统对不同攻击的适应性，在复杂攻击环境下，可精准实现多智能体系统的一致性跟踪目标，具有广泛的应用前景。