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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利一种输入饱和约束下的多欠驱动无人船系统的协同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：CN120335310B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510795568.5，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种输入饱和约束下的多欠驱动无人船系统的协同控制方法是由张文乐;符淳亮;孟凡鑫;黎明设计研发完成，并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种输入饱和约束下的多欠驱动无人船系统的协同控制方法在说明书摘要公布了：本发明属于无人船控制的技术领域，具体公开了一种输入饱和约束下的多欠驱动无人船系统的协同控制方法，包括以下步骤：步骤S1、建立多欠驱动无人船系统的全驱模型；步骤S2、设计固定时间扰动观测器；步骤S3、设计固定时间自适应RBF神经网络观测器，对输入饱和项进行估计；步骤S4、根据协同控制目标和网络拓扑结构，建立协同跟踪误差系统；步骤S5、建立固定时间终端滑模面，获得分布式终端滑模控制律；步骤S6、构建固定阈值事件触发机制，设计分布式事件触发‑终端滑模控制器，通过控制器的输出指令实现系统的协同跟踪控制。本发明同时实现了“快速协同控制”与“节约通讯资源”两大指标，解决了多欠驱动无人船系统的固定时间协同跟踪控制问题。

本发明授权一种输入饱和约束下的多欠驱动无人船系统的协同控制方法在权利要求书中公布了：1.一种输入饱和约束下的多欠驱动无人船系统协同控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、建立多欠驱动无人船系统的全驱模型； 所述全驱模型的公式为： ； 其中，Bi为状态转移矩阵，qi为惯性坐标系下的位置信息，τci为无饱和约束下的多欠驱动无人船系统控制输入信息；Δτi为饱和输入引起的差值；di为外部扰动信息；fi为非线性项信息； 步骤S2、设计针对所述全驱模型的固定时间扰动观测器，用于实现扰动的固定时间估计； 步骤S3、设计固定时间自适应RBF神经网络观测器，用于对多欠驱动无人船系统的输入饱和项进行估计； 所述步骤S3中固定时间自适应RBF神经网络观测器的公式如下： ； 其中：为速度向量wi的估计值，Bi为转移矩阵，τci为无饱和约束下的多欠驱动无人船系统控制输入信息；fi为非线性项信息；是扰动信息di的估计值；m=1，2；a0，为正对角增益矩阵，用于调节观测器的收敛速度；幂次，，是自适应RBF神经网络最优权重Wi的估计值；为有界的神经元径向基函数向量，满足，为正常数； 步骤S4、根据协同控制目标和网络拓扑结构，建立协同跟踪误差系统； 步骤S5、建立固定时间终端滑模面，并对其求导获得等效的分布式终端滑模控制律； 固定时间终端滑模控制器为： ； 其中：，表示第i条无人船在x轴方向上的终端滑模控制器，表示第i条无人船在y轴方向上的终端滑模控制器； 定义第i条船的协同跟踪误差： ； ； 其中zi=[zi1,zi2]T为第i条船协同跟踪误差的位置信息，zi1为x轴方向的位置信息，zi2为y轴方向位置信息；为第i条船协同跟踪误差的速度信息，为x轴方向的速度信息，为y轴方向的速度信息； aij为图邻接矩阵第i行第j列元素，Ei为第i条船的期望编队信息，Ej为第j条船的期望编队信息，bi为牵制增益；q0为期望轨迹的位置信息，w0为期望轨迹的速度信息；wj为第j条船的速度信息；aid=bi+di in，其中di in为第i条船的入度； Si为固定时间终端滑模面，计算公式如下： ； 其中，且 ； 其中m=1，2；已知常数as0，bs0，r11，1r22，为正数；；； 为等效控制部分， 为固定时间控制部分； ， ， 参数，αn，βn，r3，r4均为正常数，，；为输入饱和补偿项； 如下： ； 其中：m=1,2，是一个待设计参数；是非负函数，且满足当时； 步骤S6、构建固定阈值事件触发机制，结合滑模带思想设计分布式事件触发-终端滑模控制器，通过控制器的输出指令实现多欠驱动无人船系统的协同跟踪控制。

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