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龙图腾网获悉南京辉强新能源科技有限公司申请的专利一种针对传输时滞的多智能体协同控制方法和装置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：CN114995498B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202210656408.9，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种针对传输时滞的多智能体协同控制方法和装置是由熊师洵;吕沁设计研发完成，并于2022-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对传输时滞的多智能体协同控制方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种针对传输时滞的多智能体协同控制方法和装置，属于多智能体控制技术领域，所述方法中将有向网络拓扑思想引入至多智能体系统中的智能体间的信息交互中，并构建智能体的二阶动力学系统模型将智能体内部状态模型化，进而建立包含传输时滞的多智能体系统的跟踪误差方程，再利用李雅普诺夫稳定性理论和有限时间稳定理论对跟踪误差方程进行分析，得出稳定性控制条件，从而可以通过稳定性控制条件求解得到能够实现多智能体系统在有限时间内达到一致性稳定的控制增益系数。

本发明授权一种针对传输时滞的多智能体协同控制方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种针对传输时滞的多智能体协同控制方法，其特征在于，所述方法包括： 将多智能体系统中所有智能体分为一个领导者和多个跟随者，并利用有向拓扑网络生成所述领导者和所述跟随者的信息交互关系，包括：利用图论知识将所有所述智能体设置为有向拓扑网络中的节点；生成所述有向拓扑网络的邻接矩阵A＝[aij]，其中，i与j为相邻的智能体，i,j＝1,2,...,n+1，元素aij＝1表示第i个智能体与第j个智能体之间存在信息交互，元素aij＝0表示第i个智能体与第j个智能体之间不存在信息交互； 建立每个所述智能体的二阶动力学系统模型，并基于所述二阶动力学系统模型建立所述跟随者和所述领导者间的跟踪误差方程； 基于所述跟踪误差方程和所述信息交互关系，构建每个所述跟随者含传输时滞的控制输入方程ui，所述控制输入方程ui包含待求解的控制增益系数； 将所述控制输入方程ui代入所述跟踪误差方程，通过增广处理生成所述多智能体系统的系统跟踪误差方程；通过李雅普诺夫稳定性理论和有限时间稳定理论对所述系统跟踪误差方程进行分析，生成所述多智能体系统的稳定性控制条件； 利用所述多智能体系统的稳定性控制条件对每个所述跟随者的控制输入方程ui进行求解，得到所述跟随者对应的控制增益系数； 将所述控制增益系数加载至每个所述跟随者的控制器中，以使所述控制器根据所述控制增益系数控制所述跟随者； 所述建立每个所述智能体的二阶动力学系统模型，并基于所述二阶动力学系统模型建立所述跟随者和所述领导者间的跟踪误差方程，包括： 基于所述领导者的内部状态x0t、状态变化量以及控制输入r0t，建立所述领导者的二阶动力学系统模型： 基于每个所述跟随者的内部状态xit、状态变化量系统干扰wit以及所述控制输入方程uit，建立每个跟随者的二阶动力学系统模型： 基于所述领导者的内部状态和第i个跟随者的内部状态，设定所述第i个跟随者和所述领导者的跟踪误差方程ξit＝x0t-xit-fit，其中，fit为所述第i个跟随者的系统向量，为系统编队控制信号， C＝[10],所述基于所述跟踪误差方程和所述信息交互关系，构建每个所述跟随者含传输时滞的控制输入方程ui，包括： 设定所述跟踪误差方程趋近于零，分析所述跟踪误差方程生成第i个跟随者的控制辅助项 利用所述控制辅助项和所述领导者的控制输入r0t，以及所述系统编队控制信号构建所述第i个跟随者的控制输入方程其中，K1、K2、K3为待求解的控制增益系数，dt为传输时滞。

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