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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种不确定多智能体系统容错包围控制方法及系统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：CN116088300B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202211513261.4，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种不确定多智能体系统容错包围控制方法及系统是由王桐;范思嘉;邱剑彬;毕艳楠;秦晨辉;陈兴文设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种不确定多智能体系统容错包围控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种不确定多智能体系统容错包围控制方法及系统。方法包括：以有向拓扑图构建多智能体系统中领导者与跟随者之间、以及各跟随者之间的信息交互关系，建立若干个存在未知输入的领导者系统模型和跟随者系统模型；基于领导者系统模型，设计分布式观测器；设计跟随者状态观测器，建立执行器故障自适应律模型；基于分布式观测器，建立跟踪误差模型，求解控制器的稳态部分；建立跟随者辅助系统模型，设计性能指标函数，得到最优暂态控制策略表达式；利用神经网络实现在线迭代算法，逼近最优暂态控制器部分；利用闭环控制系统实现对多智能体系统的包围控制。本发明解决了适用性较差、鲁棒性低以及控制数据与实际情况之间存在误差的技术问题。

本发明授权一种不确定多智能体系统容错包围控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种不确定多智能体系统容错包围控制方法，其特征在于，所述方法包括： S1、利用有向拓扑图，构建多智能体系统中领导者与跟随者之间的信息交互关系、各所述跟随者间的所述信息交互关系，根据所述信息交互关系，建立不少于2个存在未知输入的领导者系统模型，以及不少于2个的跟随者系统模型； S2、基于所述领导者系统模型，设计分布式观测器； 利用下述逻辑，设计所述分布式观测器： 其中，sign为符号函数，A0和B0来自领导者的系统矩阵和输入矩阵，zi是第i个观测器的状态向量，υi是第i个观测器的控制输入，ei代表第i个观测器的包围误差，ρ1,ρ2,F是待设计的参数； 需满足如下条件： F＝-B0TP-1 其中，P为满足不等式A0P+PA0T-2B0B0T＜0的矩阵，λmin表示矩阵的最小特征值，L为跟随者信息交互拓扑的拉普拉斯矩阵，Δ＝∑k∈TΔk，Δk为领导者与跟随者的信息交互矩阵，是一个正的常数，为领导者中未知输入的界； S3、设计跟随者状态观测器，建立执行器故障自适应律模型； 所述步骤S3中，对第i个所述跟随者，设计所述跟随者状态观测器： 其中，Li是具有合适维度的正定矩阵，代表对第i个跟随者的系统状态向量的估计； S4、基于所述分布式观测器，建立跟踪误差模型，求解控制器稳态部分，据以建立暂态跟踪误差系统； S5、建立跟随者辅助系统模型，设计性能指标函数，据以处理得到最优暂态控制策略及最优辅助控制策略的表达式；包括： S51、利用下述逻辑，将不匹配不确定性分解为匹配部分和不匹配部分： 式中，I是具有适用维度的单位矩阵； S52、对第i个所述跟随者，建立如下辅助系统： 式中，vi是处理不确定性引入的辅助控制输入； S53、针对所述辅助系统，利用下述逻辑设计第i个所述跟随者的无限时域性能指标函数： 其中，rξi,uei,vi为效用函数； S54、利用下述逻辑，根据所述无限时域性能指标函数，处理得到哈密顿函数Hi： S55、利用下述逻辑，根据所述无限时域性能指标函数，处理得到最优性能指标函数Vi*： S56、根据所述哈密顿函数Hi以及所述最优性能指标函数Vi*，求解静态条件，以得到所述最优暂态控制策略与所述最优辅助控制策略的表达式： 其中，是最优性能指标函数的梯度； S6、利用预置的神经网络实现在线迭代算法，以根据所述控制器稳态部分逼近最优暂态控制器部分，据以构建闭环控制系统； S7、将所述控制器稳态部分与所述最优暂态控制器部分相加，以作为所述跟随者的闭环控制系统，利用所述闭环控制系统包围控制所述多智能体系统。

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