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龍圖騰網(wǎng)恭喜南京航空航天大學(xué)申請(qǐng)的專利超螺旋觀測(cè)器下的多智能體系統(tǒng)滑模容錯(cuò)一致性控制算法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN112305918B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202011257346.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05B13/04；該發(fā)明授權(quán)超螺旋觀測(cè)器下的多智能體系統(tǒng)滑模容錯(cuò)一致性控制算法是由楊蒲;胡旭凱;張芷晴設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2020-11-11向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本超螺旋觀測(cè)器下的多智能體系統(tǒng)滑模容錯(cuò)一致性控制算法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種超螺旋觀測(cè)器下的多智能體系統(tǒng)滑模容錯(cuò)一致性控制算法。考慮二階非線性多智能體系統(tǒng)速度信息不可測(cè)且發(fā)生執(zhí)行器加性故障，首先提出了一種超螺旋二階滑模故障觀測(cè)器，可以有效地對(duì)智能體速度狀態(tài)信息和執(zhí)行器故障信息進(jìn)行估計(jì)，針對(duì)初始誤差問題和峰值問題，通過改進(jìn)觀測(cè)器結(jié)構(gòu)并引入增益系數(shù)，使得觀測(cè)器估計(jì)更加快速準(zhǔn)確。然后基于積分滑?？刂?，提出了一種容錯(cuò)控制方法，根據(jù)智能體之間的相對(duì)狀態(tài)信息定義了一致性誤差變量，基于一致性誤差變量設(shè)計(jì)滑模面。最后結(jié)合觀測(cè)器估計(jì)值以及智能體之間的通信結(jié)構(gòu)信息，設(shè)計(jì)了一種滑模容錯(cuò)一致性控制律。該控制律可以使得多智能體系統(tǒng)在受到執(zhí)行器加性故障和固有非線性動(dòng)態(tài)影響下，仍能在有限時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)一致性目標(biāo)，從而有效的避免了多智能體系統(tǒng)因執(zhí)行器故障而導(dǎo)致一致性任務(wù)無法完成的問題。本發(fā)明可用于一類含有執(zhí)行器加性故障和固有非線性動(dòng)態(tài)的多智能體系統(tǒng)的一致性控制實(shí)現(xiàn)問題。

本發(fā)明授權(quán)超螺旋觀測(cè)器下的多智能體系統(tǒng)滑模容錯(cuò)一致性控制算法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種超螺旋觀測(cè)器下的多智能體系統(tǒng)滑模容錯(cuò)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(tǒng)模型及其參數(shù)，包括如下步驟：步驟1.1確定領(lǐng)導(dǎo)智能體的狀態(tài)空間模型如式1所示： 其中，x0t、v0t∈Rm分別表示領(lǐng)導(dǎo)者的位置和速度狀態(tài)；u0t∈Rm為控制輸入；步驟1.2確定帶有執(zhí)行器加性故障和固有非線性動(dòng)態(tài)的跟隨智能體的狀態(tài)空間模型如式2所示： 其中，xit、vit∈Rm分別表示第i個(gè)智能體的位置和速度狀態(tài)；uit∈Rm為控制輸入；fixit，vit，t∈Rm表示第i個(gè)智能體的固有非線性動(dòng)態(tài)；βit∈Rm代表第i個(gè)智能體時(shí)變時(shí)產(chǎn)生的執(zhí)行器加性故障，βit＝0表示無故障發(fā)生，βit≠0表示第i個(gè)智能體的執(zhí)行器發(fā)生了加性故障；對(duì)于固有非線性動(dòng)態(tài)fixit，vit，t和執(zhí)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(fù)常數(shù)； 其中為非負(fù)常數(shù)；步驟2確定多智能體系統(tǒng)的通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)：考慮由一個(gè)領(lǐng)導(dǎo)者和n個(gè)跟隨者組成的多智能體系統(tǒng)的通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，領(lǐng)導(dǎo)者標(biāo)記為0，跟隨者標(biāo)記為i＝1，2，...，n；該結(jié)構(gòu)可利用圖來對(duì)包括領(lǐng)導(dǎo)者和跟隨者在內(nèi)所有節(jié)點(diǎn)之間的信息交互進(jìn)行描述，其中，表示圖中各節(jié)點(diǎn)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?fù)渚W(wǎng)絡(luò)，其中，V＝{1，2，...，n｝表示子圖中各節(jié)點(diǎn)的集合，表示邊集合；定義Ni＝{j|i，j∈E，i≠j｝表示與節(jié)點(diǎn)i相鄰的各節(jié)點(diǎn)集合，A＝aij為子圖G的鄰接矩陣，如果i，j∈E，i≠j，即表示節(jié)點(diǎn)i和j之間有直接的路徑，那么aij＞0；否則，aij＝0；定義節(jié)點(diǎn)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(zhǎng)＝[lij]n×n＝D-A；對(duì)于領(lǐng)導(dǎo)者和跟隨者之間的鄰接矩陣，可定義為B＝diagb1，b2，...，bn；當(dāng)跟隨者i能夠直接獲得來自領(lǐng)導(dǎo)者的信息時(shí)，bi＞0；否則，bi＝0；步驟3構(gòu)造超螺旋二階滑模故障觀測(cè)器，包括如下步驟：步驟3.1首先為每個(gè)跟隨智能體構(gòu)造如式5所示的超螺旋觀測(cè)器： 其中，和分別表示第i個(gè)智能體的速度估計(jì)和執(zhí)行器加性故障估計(jì)，α為輔助變量，λ1和λ2為待定參數(shù)；設(shè)計(jì)增益系數(shù)ηit，可以保證系統(tǒng)在初始誤差較大時(shí)也能快速收斂至終態(tài)，其表達(dá)式如式6所示： 其中，和σi為大于0的常數(shù)；由于增益系數(shù)隨時(shí)間而快速衰減，因此也避免了系統(tǒng)初始值與估計(jì)值不同而導(dǎo)致的峰值問題；步驟3.2定義速度和故障狀態(tài)的估計(jì)誤差如式7所示： 對(duì)式7求導(dǎo)，可以得到系統(tǒng)的誤差動(dòng)態(tài)如式8所示： 步驟3.3在式4成立的條件下，對(duì)于狀態(tài)空間模型2和對(duì)應(yīng)設(shè)計(jì)的觀測(cè)器5，如果參數(shù)λ1和λ2滿足 則估計(jì)誤差7最終一致有界且系統(tǒng)的誤差動(dòng)態(tài)8是有限時(shí)間穩(wěn)定的，即： 其中，T為有限收斂時(shí)間；V10為選取的李雅普諾夫函數(shù)在t=0時(shí)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(jì)誤差調(diào)整到極小的值；步驟4設(shè)計(jì)容錯(cuò)控制算法，包括如下步驟：步驟4.1根據(jù)第i個(gè)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(tǒng)如式15所示： 步驟4.2設(shè)計(jì)積分滑模面函數(shù)如式16所示 其中sit，i＝1，...，n為滑模變量；k1和k2為正常數(shù)；步驟4.3為跟隨者智能體設(shè)計(jì)如式17所示的容錯(cuò)一致性控制算法： 其中γ和ε為正常數(shù)；通過理論推導(dǎo)可以得到1和2組成的多智能體系統(tǒng)在容錯(cuò)控制律17下能夠?qū)崿F(xiàn)執(zhí)行器故障情況下的有限時(shí)間一致性。

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