買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標(biāo)用IPTOP,全免費！專利年費監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)恭喜南京航空航天大學(xué)申請的專利一種分布式最優(yōu)事件觸發(fā)協(xié)同制導(dǎo)方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114995129B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16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?zhí)?專利號為：202210534990.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05B13/04；該發(fā)明授權(quán)一種分布式最優(yōu)事件觸發(fā)協(xié)同制導(dǎo)方法是由高煜欣;劉春生設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-05-17向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種分布式最優(yōu)事件觸發(fā)協(xié)同制導(dǎo)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種分布式最優(yōu)事件觸發(fā)協(xié)同制導(dǎo)方法，包括如下步驟：步驟1、利用圖論的相關(guān)理論，將協(xié)同制導(dǎo)問題轉(zhuǎn)化為多智能體協(xié)同控制問題，構(gòu)造協(xié)同制導(dǎo)問題的通訊拓撲；步驟2、基于通訊拓撲，推導(dǎo)協(xié)同制導(dǎo)模型；步驟3、基于一致性理論并結(jié)合協(xié)同制導(dǎo)動力學(xué)方程，建立局部鄰域一致性誤差方程；步驟4、利用在線辨識技術(shù)結(jié)合模型輸入輸出數(shù)據(jù)，處理模型未知動態(tài)；步驟5、根據(jù)鄰域一致性誤差方程，推導(dǎo)最優(yōu)觸發(fā)控制策略；步驟6、利用自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃技術(shù)并結(jié)合未知動態(tài)辨識數(shù)據(jù)，實施最優(yōu)觸發(fā)控制策略。本發(fā)明節(jié)約了通信帶寬資源，提升了信息的利用率，降低了多彈攔截目標(biāo)過程中的成本。

本發(fā)明授權(quán)一種分布式最優(yōu)事件觸發(fā)協(xié)同制導(dǎo)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種分布式最優(yōu)事件觸發(fā)協(xié)同制導(dǎo)方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟1、利用圖論的相關(guān)理論，將協(xié)同制導(dǎo)問題轉(zhuǎn)化為多智能體協(xié)同控制問題，構(gòu)造協(xié)同制導(dǎo)問題的通訊拓撲；將協(xié)同制導(dǎo)問題考慮為多智能體協(xié)同控制問題，其通訊拓撲用如下有向圖表示： 其中，表示節(jié)點集合，表示節(jié)點通訊鏈接集合，A＝[aij]∈RN×N,aij≥0表示權(quán)值鏈接矩陣，如果i,j∈E，則表明智能體j是智能體i的鄰域智能體，此時aij＝1；否則，aij＝0；將智能體i的所有鄰域智能體的集合表示為Ni＝{j:i,j∈E}，定義入度矩陣D＝diag{d1,d2,…,dN}，其中表示智能體i的鄰域智能體的數(shù)量，定義圖的拉普拉斯矩陣為L＝D-A且所有行的和為零，考慮圖g為強聯(lián)通的有向圖且aii＝0；另外，智能體i與領(lǐng)導(dǎo)者之間的連接矩陣表示為B＝diag{b1,b2,…,bN}，其中，bi＝1表示智能體i能夠接收領(lǐng)導(dǎo)者信息；否則，bi＝0；步驟2、基于通訊拓撲，推導(dǎo)協(xié)同制導(dǎo)模型；二維平面N枚導(dǎo)彈協(xié)同攔截同一目標(biāo)模型表達為如下相對運動方程： 其中Mi代表第i枚導(dǎo)彈，T代表目標(biāo)，考慮所有導(dǎo)彈和目標(biāo)的運動為質(zhì)點運動且速度大小均為恒定值，Vi和VT分別表示第i枚導(dǎo)彈和目標(biāo)的速度；和γT分別表示第i枚導(dǎo)彈的目標(biāo)的航跡傾角；表示第i枚導(dǎo)彈與目標(biāo)之間視線角；ri表示第i枚導(dǎo)彈和目標(biāo)之間的距離，則其相對速率表示為ui和ν分別第i枚導(dǎo)彈和目標(biāo)垂直于速度向量的加速度，各枚導(dǎo)彈之間依靠通訊拓撲網(wǎng)絡(luò)進行通訊，即第i枚導(dǎo)彈只與其鄰域?qū)椷M行通信；第i枚導(dǎo)彈和目標(biāo)均表現(xiàn)為如下一階自動駕駛儀： 其中表示第i枚攔截彈的坐標(biāo)位置；ai表示攔截彈的側(cè)向加速度；表示攔截彈自動駕駛儀時間常數(shù)，設(shè)定時間常數(shù)為0.1s；相應(yīng)的目標(biāo)自動駕駛儀表達式為： 其中xT,yT表示目標(biāo)的坐標(biāo)位置；aT表示目標(biāo)的側(cè)向加速度；τT表示目標(biāo)自動駕駛儀時間常數(shù)，設(shè)定時間常數(shù)為0.1s；步驟3、基于一致性理論并結(jié)合協(xié)同制導(dǎo)動力學(xué)方程，建立局部鄰域一致性誤差方程；基于顯式協(xié)同制導(dǎo)方式，將剩余距離作為協(xié)同變量，通過控制各枚導(dǎo)彈與目標(biāo)的剩余距離r1,…,rN，使得它們同時趨于零，從而保證所有導(dǎo)彈同時擊中目標(biāo)，定義狀態(tài)變量則協(xié)同攔截制導(dǎo)模型可以表示為如下仿射非線性動力學(xué)： 其中為系統(tǒng)的狀態(tài)函數(shù)，領(lǐng)導(dǎo)者模型表達式為： 領(lǐng)導(dǎo)者模型具體結(jié)構(gòu)與攔截彈相同，且為了保證協(xié)同攔截制導(dǎo)的成功，領(lǐng)導(dǎo)者采用比例導(dǎo)引方式從而保證領(lǐng)導(dǎo)能夠成功攔截機動目標(biāo)；結(jié)合圖論，建立如下第i個節(jié)點的局部鄰域一致誤差系統(tǒng)： 其中以及導(dǎo)彈協(xié)同制導(dǎo)律設(shè)計問題被轉(zhuǎn)化為非線性系統(tǒng)7的控制問題，通過針對系統(tǒng)7設(shè)計控制律，保證第i個節(jié)點的局部鄰域一致誤差趨于零，從而確保協(xié)同攔截制導(dǎo)的成功；步驟4、利用在線辨識技術(shù)結(jié)合模型輸入輸出數(shù)據(jù)，處理模型未知動態(tài)；考慮系統(tǒng)函數(shù)fixi未知，則系統(tǒng)5被近似為如下形式： 其中Kfi表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)期望權(quán)值，表示激勵函數(shù)，表示近似誤差；為了重構(gòu)未知函數(shù)，定義設(shè)計如下自適應(yīng)補償在線辨識器 以及如下權(quán)值更新律和自適應(yīng)律： 其中分別表示狀態(tài)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的估計值，sgnδi表示符號函數(shù)，Mi,Ei,Gi為設(shè)計的常數(shù)矩陣，αi為設(shè)計的增益常數(shù)，局部鄰域一致誤差系統(tǒng)被重寫為： 其中步驟5、根據(jù)鄰域一致性誤差方程，推導(dǎo)最優(yōu)觸發(fā)控制策略；定義如下局部性能指標(biāo) 其中Qi,Rii,Rij為設(shè)計的正定對稱矩陣；定義如下Hamilton函數(shù)為： 其中表示性能指標(biāo)對狀態(tài)的偏導(dǎo)數(shù)；引入事件觸發(fā)機制，針對第i個節(jié)點，定義一個單調(diào)遞增的時間瞬間序列記測量采樣瞬間的系統(tǒng)狀態(tài)為則定義如下最新狀態(tài)測量采樣瞬間和當(dāng)前狀態(tài)誤差為： 相應(yīng)的，基于事件的局部鄰域一致誤差系統(tǒng)和觸發(fā)測量誤差為： 根據(jù)最優(yōu)控制理論，推導(dǎo)得到最優(yōu)觸發(fā)控制策略為： 其中將18的控制策略帶入14得到如下觸發(fā)HJB方程： 步驟6、利用自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃技術(shù)并結(jié)合未知動態(tài)辨識數(shù)據(jù)，實施最優(yōu)觸發(fā)控制策略；結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論，構(gòu)造如下評價網(wǎng)絡(luò)近似代價函數(shù)，其期望近似形式為： 其中為評價網(wǎng)絡(luò)期望權(quán)值，為評價網(wǎng)絡(luò)激勵函數(shù)，εizi表示近似誤差；20式關(guān)于狀態(tài)的偏導(dǎo)數(shù)表示為： 其中采用如下實際近似形式： 其中，和為代價函數(shù)和權(quán)值的估計值；則由23式，推導(dǎo)出近似觸發(fā)最優(yōu)控制策略表達式為： 結(jié)合22-24，代入19式，得到HJB近似誤差方程為： 評價網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的目的是設(shè)計合適的權(quán)值更新律使得權(quán)值估計值接近期望值也就是使得如下誤差函數(shù)最小化： 為了保證閉環(huán)系統(tǒng)在整個學(xué)習(xí)過程中的有界性，設(shè)計一個連續(xù)可微的徑向無界Lyapunov函數(shù)Jizi，且使得該函數(shù)能夠滿足如下條件 其中表示Jizi對時間的導(dǎo)數(shù)，表示Jizi對zi的偏導(dǎo)數(shù)，即基于梯度下降方法，綜合考慮閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性，設(shè)計如下觸發(fā)評價網(wǎng)絡(luò)更新律： 其中βi＞0是網(wǎng)絡(luò)權(quán)值學(xué)習(xí)率，Π·定義為如下表達式： 以及設(shè)計如下觸發(fā)條件：

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人南京航空航天大學(xué)，其通訊地址為：210016 江蘇省南京市秦淮區(qū)御道街29號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。