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龙图腾网获悉东北大学秦皇岛分校申请的专利基于干扰观测器的高阶异质多智能体系统分布式优化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：CN116610032B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310612362.5，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于干扰观测器的高阶异质多智能体系统分布式优化方法是由陈飞;张嘉祥;项林英设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于干扰观测器的高阶异质多智能体系统分布式优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于干扰观测器的高阶异质多智能体系统分布式优化方法，涉及控制与信息技术领域。本发明针对具有匹配和不匹配扰动的高阶异质多智能体系统，设计了有限时间干扰观测器估计扰动，互联系统中采用比例‑积分分布式优化器估计最优值，并设计跟踪控制器补偿干扰及跟踪最优值，实现优化目标。本发明通过对具有不匹配扰动的高阶异质多智能体系统的分布式优化方法的研究，解决了一类应用于实际场景如多机器人源定位的分布式优化问题，还解决了实际应用中的抗干扰问题，给人们日常生活带来便利。因此，本发明对于多智能体分布式优化的研究不仅有深刻的理论价值，而且还具有丰富的实践价值。

本发明授权基于干扰观测器的高阶异质多智能体系统分布式优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于干扰观测器的高阶异质多智能体系统分布式优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：构造多智能体系统网络拓扑图； 所述网络拓扑图是无向连通图，其中，表示个节点的集合，表示边的集合，表示邻接矩阵，表示维实数矩阵的集合；所述邻接矩阵中，如果节点之间有边相连，则，否则，定义节点的邻居节点集合为； 步骤2：建立高阶异质多智能体系统的动力学模型； 所述动力学模型中第个智能体的动力学方程如下： ； ； ； 其中，是第个智能体的阶数，是系统的状态变量，是控制输入，与输入不在同一通道，属于不匹配扰动，是匹配扰动，是输出；各阶干扰是阶可导的，且有满足的利普希茨常数； 步骤3：为第个智能体设计有限时间干扰观测器； 所述有限时间干扰观测器如下： ； ； ； ； ； ； 其中，，，是数值为正的观测器增益，，分别是和的估计，是中间变量，是符号函数，当时，当时，当时，，其中； 步骤4：对互联系统使用比例-积分分布式优化器； 所述比例-积分分布式优化器： ； ； 其中，是第个智能体要优化的局部代价函数，和是虚拟变量，、、和是数值为正的常数；优化器实现分布式优化的目标，即，表示N个节点的集合； 步骤5：根据高阶异质多智能体系统动力学模型建立误差系统模型； 步骤6：根据有限时间干扰观测器估计的扰动和优化器产生的优化值，为互联系统设计跟踪控制器； 步骤7：为分布式优化器-跟踪控制器互联系统选取合适的复合李雅普诺夫函数，选取满足稳定性条件的值，实现目标优化。

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