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龍圖騰網恭喜南京航空航天大學申請的專利超螺旋觀測器下的多智能體系統滑模容錯一致性控制算法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN112305918B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202011257346.1，技術領域涉及：G05B13/04；該發明授權超螺旋觀測器下的多智能體系統滑模容錯一致性控制算法是由楊蒲;胡旭凱;張芷晴設計研發完成，并于2020-11-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本超螺旋觀測器下的多智能體系統滑模容錯一致性控制算法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種超螺旋觀測器下的多智能體系統滑模容錯一致性控制算法。考慮二階非線性多智能體系統速度信息不可測且發生執行器加性故障，首先提出了一種超螺旋二階滑模故障觀測器，可以有效地對智能體速度狀態信息和執行器故障信息進行估計，針對初始誤差問題和峰值問題，通過改進觀測器結構并引入增益系數，使得觀測器估計更加快速準確。然后基于積分滑模控制，提出了一種容錯控制方法，根據智能體之間的相對狀態信息定義了一致性誤差變量，基于一致性誤差變量設計滑模面。最后結合觀測器估計值以及智能體之間的通信結構信息，設計了一種滑模容錯一致性控制律。該控制律可以使得多智能體系統在受到執行器加性故障和固有非線性動態影響下，仍能在有限時間內實現一致性目標，從而有效的避免了多智能體系統因執行器故障而導致一致性任務無法完成的問題。本發明可用于一類含有執行器加性故障和固有非線性動態的多智能體系統的一致性控制實現問題。

本發明授權超螺旋觀測器下的多智能體系統滑模容錯一致性控制算法在權利要求書中公布了：1.一種超螺旋觀測器下的多智能體系統滑模容錯一致性控制算法，其特征在于，包括如下具體步驟：步驟1確定多智能體系統模型及其參數，包括如下步驟：步驟1.1確定領導智能體的狀態空間模型如式1所示： 其中，x0t、v0t∈Rm分別表示領導者的位置和速度狀態；u0t∈Rm為控制輸入；步驟1.2確定帶有執行器加性故障和固有非線性動態的跟隨智能體的狀態空間模型如式2所示： 其中，xit、vit∈Rm分別表示第i個智能體的位置和速度狀態；uit∈Rm為控制輸入；fixit，vit，t∈Rm表示第i個智能體的固有非線性動態；βit∈Rm代表第i個智能體時變時產生的執行器加性故障，βit＝0表示無故障發生，βit≠0表示第i個智能體的執行器發生了加性故障；對于固有非線性動態fixit，vit，t和執行器加性故障βit以及其一階微分，滿足下面不等式3和4： 其中為非負常數； 其中為非負常數；步驟2確定多智能體系統的通信拓撲結構：考慮由一個領導者和n個跟隨者組成的多智能體系統的通信拓撲結構，領導者標記為0，跟隨者標記為i＝1，2，...，n；該結構可利用圖來對包括領導者和跟隨者在內所有節點之間的信息交互進行描述，其中，表示圖中各節點的集合，表示邊集合；定義子圖G＝{V，E｝以表示跟隨者之間的通信拓撲網絡，其中，V＝{1，2，...，n｝表示子圖中各節點的集合，表示邊集合；定義Ni＝{j|i，j∈E，i≠j｝表示與節點i相鄰的各節點集合，A＝aij為子圖G的鄰接矩陣，如果i，j∈E，i≠j，即表示節點i和j之間有直接的路徑，那么aij＞0；否則，aij＝0；定義節點i的入度為則子圖G的入度矩陣可表示為D＝diag{d1，...，dn｝；由此可得到子圖的拉普拉斯矩陣表示為L＝[lij]n×n＝D-A；對于領導者和跟隨者之間的鄰接矩陣，可定義為B＝diagb1，b2，...，bn；當跟隨者i能夠直接獲得來自領導者的信息時，bi＞0；否則，bi＝0；步驟3構造超螺旋二階滑模故障觀測器，包括如下步驟：步驟3.1首先為每個跟隨智能體構造如式5所示的超螺旋觀測器： 其中，和分別表示第i個智能體的速度估計和執行器加性故障估計，α為輔助變量，λ1和λ2為待定參數；設計增益系數ηit，可以保證系統在初始誤差較大時也能快速收斂至終態，其表達式如式6所示： 其中，和σi為大于0的常數；由于增益系數隨時間而快速衰減，因此也避免了系統初始值與估計值不同而導致的峰值問題；步驟3.2定義速度和故障狀態的估計誤差如式7所示： 對式7求導，可以得到系統的誤差動態如式8所示： 步驟3.3在式4成立的條件下，對于狀態空間模型2和對應設計的觀測器5，如果參數λ1和λ2滿足 則估計誤差7最終一致有界且系統的誤差動態8是有限時間穩定的，即： 其中，T為有限收斂時間；V10為選取的李雅普諾夫函數在t=0時的值，且有且P和Q均為正定矩陣；λmin{·}和λmax｛·｝分別表示矩陣的最小和最大特征根；通過為λ1和λ2選取合適的值，可以將估計誤差調整到極小的值；步驟4設計容錯控制算法，包括如下步驟：步驟4.1根據第i個智能體獲取的鄰居信息，定義一致性跟蹤位置誤差變量exit和速度誤差變量evit，其形式如下： 定義式13可改寫為如式14所示的向量形式： 其中，Im為m維的單位矩陣；定義可得一致性跟蹤誤差系統如式15所示： 步驟4.2設計積分滑模面函數如式16所示 其中sit，i＝1，...，n為滑模變量；k1和k2為正常數；步驟4.3為跟隨者智能體設計如式17所示的容錯一致性控制算法： 其中γ和ε為正常數；通過理論推導可以得到1和2組成的多智能體系統在容錯控制律17下能夠實現執行器故障情況下的有限時間一致性。

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