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龙图腾网获悉辽宁工业大学申请的专利一种多无人系统的模糊优化编队控制方法和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：CN120560340B 。

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：202510782144.5，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权一种多无人系统的模糊优化编队控制方法和系统是由吴畏;宫会彬设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多无人系统的模糊优化编队控制方法和系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种多无人系统的模糊优化编队控制方法和系统，属于无人控制技术领域，包括确认目标系统和邻居系统的位置后，计算目标系统和邻居系统的位置误差；将目标系统的位置数据和位置误差输入模糊辨识器，得到动力学数据；对目标系统的位置数据、位置误差和动力学数据设计自适应反步控制器，获取自适应反步控制输入；根据新的误差动态系统得到最优控制输入，并对自适应反步控制输入和最优控制输入进行光滑饱和约束，以得到控制信号。本申请通过模糊逻辑系统带有的万能逼近特性，建立了模糊辨识器逼近目标系统的动力学数据和具有单评价结构的编队优化控制器，解决了无人编队中输入饱和带来的控制性能下降的技术问题。

本发明授权一种多无人系统的模糊优化编队控制方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种多无人系统的模糊优化编队控制方法，其特征在于，应用于无人编队系统，所述无人编队系统包括多个无人系统，所述模糊优化编队控制方法包括： 在多个所述无人系统中确认目标系统和邻居系统，获取所述目标系统和所述邻居系统的位置信息； 基于所述目标系统和所述邻居系统的位置信息获取位置误差； 将所述目标系统的位置数据和所述位置误差输入预置的模糊辨识器获取所述目标系统的动力学数据；预置所述模糊辨识器的步骤包括： 基于所述目标系统的位置数据构建所述目标系统的欧拉-拉格朗日物理模型，并进行模型转换，获取动力学模型，所述动力学模型包括未知的动力学参量；所述动力学模型的表征公式包括： 其中，为x1,i的一阶导数，x1,i所述目标系统i的位置；x2,i为所述目标系统i的速度；τΔ,i＝μi-τi，μi为带有输入饱和的控制输入，为自适应反步控制输入向量，为优化控制输入向量；σi为环境扰动；f2,ix1,i,x2,i和bix2,i为未知的动力学参量； 基于模糊逻辑系统近似原理，求解未知动力学参数，获取模糊辨识器；所述模糊辨识器的表征公式包括： 其中，为的一阶导数，为x2,i的估计，x2,i为所述目标系统i的速度；和分别为和的估计，和为理想的模糊参数矩阵；T为转置操作；为由模糊基函数组成的向量；为由模糊基函数组成的矩阵； 动力学参量的表征公式包括： 其中，Ax,i为收敛后的矩阵；为收敛后的矩阵； 对所述目标系统的位置数据、所述位置误差和所述动力学数据设计自适应反步控制器，获取自适应反步控制输入； 获取所述目标系统的协同跟踪误差动态系统，并根据所述误差动态系统获取最优控制输入； 对所述自适应反步控制输入和所述最优控制输入进行光滑饱和约束，获取控制信号； 基于所述控制信号控制所述目标系统，实现编队控制。

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