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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利超螺旋观测器下的多智能体系统滑模容错一致性控制算法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112305918B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202011257346.1，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权超螺旋观测器下的多智能体系统滑模容错一致性控制算法是由杨蒲;胡旭凯;张芷晴设计研发完成，并于2020-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本超螺旋观测器下的多智能体系统滑模容错一致性控制算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种超螺旋观测器下的多智能体系统滑模容错一致性控制算法。考虑二阶非线性多智能体系统速度信息不可测且发生执行器加性故障，首先提出了一种超螺旋二阶滑模故障观测器，可以有效地对智能体速度状态信息和执行器故障信息进行估计，针对初始误差问题和峰值问题，通过改进观测器结构并引入增益系数，使得观测器估计更加快速准确。然后基于积分滑模控制，提出了一种容错控制方法，根据智能体之间的相对状态信息定义了一致性误差变量，基于一致性误差变量设计滑模面。最后结合观测器估计值以及智能体之间的通信结构信息，设计了一种滑模容错一致性控制律。该控制律可以使得多智能体系统在受到执行器加性故障和固有非线性动态影响下，仍能在有限时间内实现一致性目标，从而有效的避免了多智能体系统因执行器故障而导致一致性任务无法完成的问题。本发明可用于一类含有执行器加性故障和固有非线性动态的多智能体系统的一致性控制实现问题。

本发明授权超螺旋观测器下的多智能体系统滑模容错一致性控制算法在权利要求书中公布了：1.一种超螺旋观测器下的多智能体系统滑模容错一致性控制算法，其特征在于，包括如下具体步骤：步骤1确定多智能体系统模型及其参数，包括如下步骤：步骤1.1确定领导智能体的状态空间模型如式1所示： 其中，x0t、v0t∈Rm分别表示领导者的位置和速度状态；u0t∈Rm为控制输入；步骤1.2确定带有执行器加性故障和固有非线性动态的跟随智能体的状态空间模型如式2所示： 其中，xit、vit∈Rm分别表示第i个智能体的位置和速度状态；uit∈Rm为控制输入；fixit，vit，t∈Rm表示第i个智能体的固有非线性动态；βit∈Rm代表第i个智能体时变时产生的执行器加性故障，βit＝0表示无故障发生，βit≠0表示第i个智能体的执行器发生了加性故障；对于固有非线性动态fixit，vit，t和执行器加性故障βit以及其一阶微分，满足下面不等式3和4： 其中为非负常数； 其中为非负常数；步骤2确定多智能体系统的通信拓扑结构：考虑由一个领导者和n个跟随者组成的多智能体系统的通信拓扑结构，领导者标记为0，跟随者标记为i＝1，2，...，n；该结构可利用图来对包括领导者和跟随者在内所有节点之间的信息交互进行描述，其中，表示图中各节点的集合，表示边集合；定义子图G＝{V，E｝以表示跟随者之间的通信拓扑网络，其中，V＝{1，2，...，n｝表示子图中各节点的集合，表示边集合；定义Ni＝{j|i，j∈E，i≠j｝表示与节点i相邻的各节点集合，A＝aij为子图G的邻接矩阵，如果i，j∈E，i≠j，即表示节点i和j之间有直接的路径，那么aij＞0；否则，aij＝0；定义节点i的入度为则子图G的入度矩阵可表示为D＝diag{d1，...，dn｝；由此可得到子图的拉普拉斯矩阵表示为L＝[lij]n×n＝D-A；对于领导者和跟随者之间的邻接矩阵，可定义为B＝diagb1，b2，...，bn；当跟随者i能够直接获得来自领导者的信息时，bi＞0；否则，bi＝0；步骤3构造超螺旋二阶滑模故障观测器，包括如下步骤：步骤3.1首先为每个跟随智能体构造如式5所示的超螺旋观测器： 其中，和分别表示第i个智能体的速度估计和执行器加性故障估计，α为辅助变量，λ1和λ2为待定参数；设计增益系数ηit，可以保证系统在初始误差较大时也能快速收敛至终态，其表达式如式6所示： 其中，和σi为大于0的常数；由于增益系数随时间而快速衰减，因此也避免了系统初始值与估计值不同而导致的峰值问题；步骤3.2定义速度和故障状态的估计误差如式7所示： 对式7求导，可以得到系统的误差动态如式8所示： 步骤3.3在式4成立的条件下，对于状态空间模型2和对应设计的观测器5，如果参数λ1和λ2满足 则估计误差7最终一致有界且系统的误差动态8是有限时间稳定的，即： 其中，T为有限收敛时间；V10为选取的李雅普诺夫函数在t=0时的值，且有且P和Q均为正定矩阵；λmin{·}和λmax｛·｝分别表示矩阵的最小和最大特征根；通过为λ1和λ2选取合适的值，可以将估计误差调整到极小的值；步骤4设计容错控制算法，包括如下步骤：步骤4.1根据第i个智能体获取的邻居信息，定义一致性跟踪位置误差变量exit和速度误差变量evit，其形式如下： 定义式13可改写为如式14所示的向量形式： 其中，Im为m维的单位矩阵；定义可得一致性跟踪误差系统如式15所示： 步骤4.2设计积分滑模面函数如式16所示 其中sit，i＝1，...，n为滑模变量；k1和k2为正常数；步骤4.3为跟随者智能体设计如式17所示的容错一致性控制算法： 其中γ和ε为正常数；通过理论推导可以得到1和2组成的多智能体系统在容错控制律17下能够实现执行器故障情况下的有限时间一致性。

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