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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种通信受限下分数阶非线性系统的智能学习控制方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：CN119739037B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411882551.5，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种通信受限下分数阶非线性系统的智能学习控制方法是由游星星;张宇峰;郭斌;廖义伟;向国菲;钟羽中;唐凯豪;强虎;朱雨琪;肖权;赵涛;佃松宜设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种通信受限下分数阶非线性系统的智能学习控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及系统控制领域，公开了一种通信受限下分数阶非线性系统的智能学习控制方法，包括构建具有外部扰动和不确定的网络化分数阶非线性系统；采用径向基函数神经网络辨识系统中未知的不确定非线性函数；构建系统的补偿信号，结合反步法，指令滤波器方案来设计系统的虚拟控制器，实际神经网络控制器和参数自适应律；证明闭环系统的稳定性，确保跟踪误差能够收敛到原点附近的邻域内，保证闭环系统中所有信号都是半全局一致最终有界的。这一创新方法在自动控制系统领域具有广泛的应用前景，尤其适用于处理具有复杂非线性和不确定性的系统。

本发明授权一种通信受限下分数阶非线性系统的智能学习控制方法在权利要求书中公布了：1.一种通信受限下分数阶非线性系统的智能学习控制方法，其特征在于，包括： S1、构建具有外部扰动、不确定性和执行器故障的分数阶非线性系统； S2、构造基于径向基函数神经网络的状态观测器； S3、在第1至n-1步中，结合Backstepping法、分数阶Lyapunov稳定性理论、分数阶指令滤波器构造补偿信号，通过构造与补偿跟踪误差信号、神经网络权重估计误差相关的Lyapunov函数，构造系统的虚拟控制信号和参数自适应律；所述S3包括： S31，定义和跟踪误差相关的坐标变换； S32，定义补偿跟踪误差信号； S33，构建自适应神经网络事件触发容错控制器，包括： 根据坐标变换设置第1步的Lyapunov函数为： 其中，γ1,ρ10均表示设计的参数，表示参数估计误差，是的估计值； 对V1t求α阶导数，构建虚拟控制信号α1和参数自适应律 其中，τ0,π0，均是设计的参数；将其代入得： 根据坐标变换设置第i步的Lyapunov函数为： 其中，γ,ρ0均表示设计的参数，表示参数估计误差，的估计值； 对Vt求α阶导数，构建虚拟控制信号α和参数自适应律为： 其中，li0,τi0,πi0是设计的参数，将其代入得： S4、在第n步中，引入相对阈值的事件触发策略，针对执行器故障构建自适应神经网络事件触发容错控制器； S5、结合稳定性理论，验证闭环分数阶系统的稳定性，确保跟踪误差能够收敛到原点附近的邻域内，闭环系统中所有信号均为半全局一致最终有界，且事件触发的时间间隔存在一个下限。

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