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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于自适应神经网络的分布式平均跟踪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：CN119511725B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411648865.9，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于自适应神经网络的分布式平均跟踪控制方法和系统是由徐博文;姚定朝;张涛;于登秀;王震设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应神经网络的分布式平均跟踪控制方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应神经网络的分布式平均跟踪控制方法和系统，包括：首先，构造异构非线性多智能体系统的网络结构拓扑图，其中每个节点代表一个智能体，并获取图的点集、边集及每个节点的邻居信息；其次，基于系统的状态方程，为每个节点设置参考信号；接着，设计基于自适应神经网络的分布式平均跟踪方法；最后，设计自适应参数，以实现对多个时变信号的分布式平均跟踪。通过结合径向基函数神经网络与内模驱动的外部干扰观测器，本发明在系统不确定性和外部干扰情况下，成功实现多个时变参考信号的平均跟踪。因此，本发明在多机器人协同等领域具有重要的理论和实践价值。

本发明授权基于自适应神经网络的分布式平均跟踪控制方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应神经网络的分布式平均跟踪控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S101、构造异构非线性多智能体系统的网络结构拓扑图，其中每个节点代表一个智能体，并获得所述图的点集、边集和每个节点的邻接信息，以便于在网络中进行信息交互； S102、基于所述多智能体系统的状态方程，设置每个节点的参考信号，所述状态方程包括每个智能体的位置和速度的动态描述； S103、为每个智能体设计一个基于自适应神经网络的分布式平均跟踪控制策略，利用该策略处理智能体的控制输入，跟踪时变信号，具体包括以下步骤： 设计平均参考估计器以获取平均的参考信号，具体包括设计估计滤波器，该滤波器的设计如下： ， ， 其中，表示第i个智能体的状态估计量，视为对智能体参考信号的估计位置，用于跟踪参考信号的位置，通过滤波器不断更新； 表示的时间导数，即估计位置的变化率，理解为估计速度； 表示第i个智能体的状态估计量的变化率，用于对参考速度的估计，反映了智能体位置估计的变化速率，通过滤波器不断更新； 表示的时间导数，即估计速度的变化率，理解为估计加速度； 是一个增益参数，用于调节系统的响应速度和稳定性； 表示第i个智能体在时间t的参考位置； 表示第i个智能体在时间t的参考速度； 是另一个增益参数，用于调节与相邻智能体之间相互作用的强度； 表示第i个智能体的邻居集，即与第i个智能体直接相连的其他智能体的集合； 表示第i和j个智能体的参考信号的范数，是参考位置、速度和加速度的组合量，； 是一个异构非线性函数； 表示第i个智能体的参考加速度，用于在动态模型中提供期望的加速度信息； S104、设计自适应参数得到自适应控制策略，通过自适应控制策略对多个时变信号进行分布式平均跟踪，确保所有智能体的跟踪误差收敛至预定范围； 步骤S104中自适应参数对多个时变信号实现分布式平均跟踪的具体设置包括： 控制输入的设置： ， 其中,是一个增益参数，控制误差对控制输入的影响程度； 表示第i个智能体的实际位置与其估计位置之间的误差，即； 表示第i个智能体的实际速度与其估计速度之间的误差，即； 表示第i个智能体估计速度的变化率，即对参考速度的估计变化； 表示对未知非线性动态函数的估计； 表示对外部干扰的估计；这部分用于补偿外部扰动对智能体运动的影响； 步骤S104中还包括： 设计一个控制算法，确保闭环系统中的所有信号有界，同时分布式平均跟踪误差，收敛到原点的邻域内； 其中，表示第i个智能体的位置跟踪误差； 表示第i个智能体在时间t的实际位置； 表示第j个智能体在时间t的参考位置；参考位置是系统期望智能体达到的位置； 表示智能体的总数量； 表示第i个智能体的速度跟踪误差； 表示第i个智能体在时间t的实际速度； 表示第j个智能体在时间t的参考速度。

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