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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利基于自适应RBF神经网络的有限时间协同跟踪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：CN120276356B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510764940.6，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权基于自适应RBF神经网络的有限时间协同跟踪控制方法是由张文乐;冯子骞;黎明;史家宁;孙宇琛设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应RBF神经网络的有限时间协同跟踪控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于自适应RBF神经网络的有限时间协同跟踪控制方法，属于网络化多智能体控制策略技术领域；构建包含虚拟领导者和跟随者的高阶全驱不确定非线性多智能体系统的动态数学模型；根据协同跟踪控制目标和系统中的不确定项，构建包含自适应RBF神经网络估计补偿项的误差动态系统；基于高阶全驱系统理论，设计有限时间积分滑模面；根据系统动态性能和有限时间收敛需求，基于极点配置方法设计有限时间积分滑模面的线性化参数，获得有限时间积分滑模控制器；设计RBF神经网络权重和近似误差上界的自适应更新律，将网络权重和近似误差带入到有限时间积分滑模控制器中，实现有限时间的协同跟踪控制。

本发明授权基于自适应RBF神经网络的有限时间协同跟踪控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应RBF神经网络的有限时间协同跟踪控制方法，其特征在于，包括以下过程： S1，构建包含虚拟领导者和跟随者的高阶全驱不确定非线性多智能体系统的动态数学模型； S2，根据协同跟踪控制目标和系统中的不确定项，构建包含自适应RBF神经网络估计补偿项的误差动态系统； S3，基于高阶全驱系统理论，设计包含邻居误差相关项和线性化项的有限时间积分滑模面； S4，根据系统动态性能和有限时间收敛需求，基于极点配置方法设计有限时间积分滑模面的线性化参数，获得有限时间积分滑模控制器；具体步骤包括： S41，根据系统动态特性和有限时间收敛需求，基于极点配置方法得到线性化参数; S42，根据S41中得到的线性化参数和有限时间积分滑模面，获得有限时间积分滑模控制器，具体形式如下： ； 其中，为系统的已知非线性项信息总和，且，为拉普拉斯矩阵，为牵制增益矩阵；为阶单位矩阵； ； 为维单位向量； ； 是正定的对角矩阵，； 为超参数，； ； 和分别为两个正定对角矩阵；为近似误差上界的估计值；为智能体个数；为RBF神经网络权重的估计值；和为正超参数；为智能体状态的n阶导数； ； ； 为符号函数； ； 表示神经网络的输入信号； S5，基于有限时间积分滑模面，设计RBF神经网络权重和近似误差上界的自适应更新律，将网络权重和近似误差带入到有限时间积分滑模控制器中，实现有限时间的协同跟踪控制；具体步骤为： S51，确定RBF神经网络权重的自适应更新律，具体形式为： ； 其中，为正定矩阵，为权重的权估计值导数； S52，确定近似误差上界的自适应更新律，具体形式为： ； 其中是正超参数，为近似误差上界的估计值，为的导数 S53，将权重和近似误差上界代入到有限时间积分滑模控制器，实现有限时间协同跟踪控制。

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