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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种针对异构无人系统的集群容错一致性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：CN119620603B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411538341.4，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种针对异构无人系统的集群容错一致性控制方法是由余自权;李萌娜;姜斌;程月华设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对异构无人系统的集群容错一致性控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种针对异构无人系统的集群容错一致性控制方法，涉及无人系统跨域协同控制技术领域。首先，该方法建立了由一组无人艇和无人机构成的异构无人系统的协同化运动控制模型。然后，基于新开发的能够避免奇异性的误差转换机制，设计了一个能够满足预设性能需求的分布式参考状态估计器来获得集群领导者的输出轨迹。其次，利用神经网络逼近器来处理系统的执行器故障，并利用浸入与不变自适应理论为神经网络逼近器设计了一种新的权重更新律。最后，结合动态面控制和新开发的误差转换机制提出了一种具有预设时间与预定义精度的集群容错一致性控制策略来实现执行器故障下异构无人系统的集群一致性。本发明在异构无人系统跨域协同与容错控制领域具有很好的实际意义和应用前景。

本发明授权一种针对异构无人系统的集群容错一致性控制方法在权利要求书中公布了：1.一种针对异构无人系统的集群容错一致性控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤一，针对由N1艘无人艇和N2架固定翼无人机组成的异构无人系统，建立执行器故障下异构无人系统的协同化运动控制模型； 步骤二，设计误差转换机制，以实现对异构无人系统的性能约束控制；所述步骤二具体包括以下过程： 所述误差转换机制如下所示： 其中，πt＝1-βt2zt2，zt表示系统的误差变量，βt为时变标量函数，对st求导得到： 其中， 对误差转换机制的导数做如下转换： 其中，省略t； 步骤三，设计分布式参考状态估计器，所述分布式参考状态估计器用于估计集群领导者的输出信息；所述步骤三具体包括以下过程： 为了估计集群领导者的输出状态，建立如下能够满足预设性能需求的分布式参考状态估计器； 首先，给出第l个集群的领导者系统状态方程，如下所示： 其中，fl0和是非线性函数，是系统状态，是系统输出，是控制输入； 其次，所述分布式参考状态估计器为： 其中，有： 其中，和ι2是控制参数，且有表示矩阵的最大特征值，表示矩阵的最小特征值；为一个3×3的对角阵，满足满足为所述分布式参考状态估计器的输出；表示yi的估计，yi是一个常量并满足和yi分别表示yi的上界和下界；si0＝[si01,si02,si03]T为通过所述误差转换机制变化得到的转换误差变量，其表达式如下所示： 其中，β0为一个由用户定义的时变标量函数，zi0＝[zi01,zi02,zi03]T为集群一致性跟踪误差，定义如下： 其中，为第i个系统成员所处集群的领导者的输出，下标li表示i个系统成员属于第l个集群，即 步骤四，在动态面控制的架构下，基于所述误差转换机制和神经网络逼近策略，以及集群领导者的输出信息设计一种具有预设时间与预定义精度的集群容错一致性控制方案，以实现执行器故障下异构无人系统的跨域协同与故障容错； 所述步骤四具体包括以下过程： 步骤4.1：设计虚拟控制律 定义为第i个系统成员的位置跟踪误差，其中xid表示期望的集群编队配置，利用所述误差转换机制，得到： 其中，β1为一个用户自定义的时变标量函数，si1＝[si11,si12,si13]T； 针对系统6，设计虚拟控制律为： 其中，ki1为一个控制参数，是xid的导数，是μi11的导数，q＝1,2,3为一个3×3的对角阵，满足μi12＝[μi121,μi122,μi123]T满足 将命令滤波器设计为： 其中，为滤波器误差，为滤波器输出，为的导数，上式18的滤波误差定义为 步骤4.2：设计实际控制律ui0， 定义为第i个系统成员的速度跟踪误差，则针对系统6，实际控制律ui0设计为： 其中，ki2为控制参数，为集总故障项hi的估计值； 步骤4.3：设计集总故障项hi的估计值 执行器故障下异构无人系统的协同化运动控制模型中的集总故障项hi使用径向基神经网络近似，表示如下： 其中，Wi*表示理想权重向量，为高斯基函数向量，为近似误差，满足εa是一个常量矩阵； 采用浸入与不变自适应理论来获得Wi*的估计值，式18的近似值表示为： 其中，表示Wi*的渐进估计；使用Φi和εi表示和使用浸入与不变自适应理论，的更新律和函数设计如下： 其中，表示对的偏导数，ki3是控制参数；令表示矩阵中的第p,q个元素，得到： 其中，Φip表示Φi中的第p个元素。

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