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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于编解码机制的离散多智能体系统传感器故障诊断方法与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：CN120909132B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511415478.5，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于编解码机制的离散多智能体系统传感器故障诊断方法与系统是由王梓鑫;郜晨;马立丰设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于编解码机制的离散多智能体系统传感器故障诊断方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于编解码机制的离散多智能体系统传感器故障诊断方法与系统，该方法采用编码‑解码机制降低通信负荷，提出了一种集成一致性控制器和状态观测器的分布式故障诊断框架，能够实现多智能体系统的协同控制、传感器故障检测及故障节点隔离。通过严格的数学分析，验证了该方法在有限带宽条件下的数据传输有界性。仿真实验表明，本发明在多智能体系统中任一节点传感器发生故障时，能准确检测故障并隔离故障节点，具有较高的实用性和可靠性。

本发明授权基于编解码机制的离散多智能体系统传感器故障诊断方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于编解码机制的离散多智能体系统传感器故障诊断方法，其特征在于，包括： 步骤1、建立多智能体系统的数学模型，并设计基于编解码的数据传输机制，加入到数学模型，用于多智能体系统的节点数据传输； 步骤2、根据设计的数据传输机制和建立的数学模型，设计一致性控制器以及状态观测器，并设计一致性控制器以及状态观测器收敛的参数约束条件，确保传输数据的有界性； 步骤3、根据一致性控制器以及状态观测器，对于闭环控制，设计分布式故障检测残差生成器与分离残差生成器，对于开环控制，设计自检测残差生成器； 步骤4、基于分布式故障检测残差生成器与分离残差生成器，以及自检测残差生成器，设计自适应分布式故障检测阈值、自适应故障自检测阈值以及分离阈值； 步骤5、基于所设计的自适应分布式故障检测阈值、自适应故障自检测阈值以及分离阈值，实现对多智能体系统中故障节点的检测与分离； 所述多智能体系统的数学模型为： ； 其中，，N为节点个数，和分别表示第个节点的位置和速度，代表第个节点的控制输入，和分别表示第个节点的位置和速度测量值，表示当前时刻，表示第个节点的速度传感器故障，该故障随时间变化且满足，表示故障的幅值； 步骤1中设计基于编解码的数据传输机制，具体包括： 采用两组编码-解码器分别对传感器输出值和状态估计值进行编码与解码传输，其中，用于传感器输出值的编码-解码器的形式为： ； ； 其中，、、、是第个节点、第j个节点待传输的位置和速度的编码码字，、和、是用于生成和的辅助变量，、和、是不同时刻点i经过估计解码处理后得到的节点j的传感器测量信息，是动态量化因子，为量化器； 用于传感器状态估计值的编码-解码器的形式为： ； ； 其中，和为待传输的编码数据；、和、为不同时刻的中间变量，用于对估计值和进行编码；、和、为不同时刻节点i经过估计解码处理后得到的节点j的观测器信息；、为动态缩放函数； 所述分布式故障检测残差生成器为： ； 其中，、分别为速度残差和位移残差，、分别表示表示矩阵第1、2列，为观测器估计误差； 所述分离残差生成器为： ； 其中，表示第s列，表示未知输入观测系统状态，表示节点i对节点s故障解耦后得到的残差，，表示用于故障分离的残差值，为分离阈值，实现对故障节点的分离，; 分布式故障检测残差生成器和分离残差生成器中各个参数矩阵的设计为： ； ； 其中，表示邻接矩阵，表示矩阵第s列，其余矩阵定义如下： ； 所述自检测残差生成器为： ； 其中，,表示开环的观测器增益，表示开环观测器的观测值，表示自检测残差值 基于闭环系统，设计自适应分布式故障检测阈值为： ； 其中，表示k时刻分布式观测器中系统矩阵的谱半径，表示邻接矩阵，为动态量化因子的参数，表示分布式观测器估计误差初值，、分别表示针对速度残差、位移残差的阈值； 基于开环系统，设计自适应故障自检测阈值为： ； 其中，开环观测器中的系统矩阵的谱半径，表示开环形式的状态观测器估计误差初值，、分别表示针对速度残差、位移残差的阈值初值。

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