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电子科技大学李志强获国家专利权

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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种符号图下具有固定时间收敛的鲁棒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:CN118342506B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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:202410503274.6,技术领域涉及:B25J9/16;该发明授权一种符号图下具有固定时间收敛的鲁棒分布式优化方法是由李志强;青贤;李维豪;韩承霖;何慧茹;林伯先;施孟佶;秦开宇设计研发完成,并于2024-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

一种符号图下具有固定时间收敛的鲁棒分布式优化方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种符号图下具有固定时间收敛的鲁棒分布式优化方法,具体步骤如下:S1、建立受外部干扰影响的多机器人系统;S2、设计基于分布式观测器的优化算法,使得每个机器人的虚拟状态在固定时间内实现二分一致性,进而求解到符号图下全局凸目标函数的最优解;S3、设计鲁棒跟踪控制器,抑制外部有界干扰的影响,使机器人的实际状态能够固定时间内收敛于虚拟状态;S4、结合S2、S3,完成多机器人系统的固定时间二分一致性与分布式优化;S5、将上述分布式优化算法应用于多机器人系统。本发明不仅能在固定时间内实现二分一致性,还能有效解决符号图下受未知干扰影响的多机器人系统的分布式优化问题。

本发明授权一种符号图下具有固定时间收敛的鲁棒分布式优化方法在权利要求书中公布了:1.一种符号图下具有固定时间收敛的鲁棒分布式优化方法,其特征在于,具体步骤如下: S1、建立受外部干扰影响的多机器人系统:多机器人系统动力学模型含有个机器人,其中第个机器人动力学模型为: 1; 其中是机器人的状态量,是控制输入;是外部干扰,外部干扰是有界的,其上界为已知常数,满足;每个机器人都有一个局部目标函数,分布式优化的目标是最小化所有机器人的局部目标函数之和; S2、设计基于分布式观测器的优化算法,使得每个机器人的虚拟状态在固定时间内实现二分一致性,进而求解到符号图下全局凸目标函数的最优解; 2; 3; 是机器人的虚拟状态,表示对求导,是机器人的初始状态,是机器人虚拟状态的初始值,表示函数在处的二阶导数值,是机器人的局部目标函数的最优解,是带符号权值的邻接矩阵;多机器人系统的拓扑关系为结构平衡的符号图,因此将机器人分为两个阵营,每个机器人都具有参数,其中具有相同的机器人属于同一阵营,具有不同的机器人则属于不同阵营;是常数增益;是正奇数且满足;,表示符号函数; S3、设计鲁棒跟踪控制器,抑制外部有界干扰的影响,使机器人的实际状态能够固定时间内收敛于虚拟状态;具体的控制器设计如下: 4; 5; 其中是机器人的控制协议,为机器人的实际状态与虚拟状态的误差,为正常数,; S4、结合S2、S3,完成多机器人系统的固定时间二分一致性与分布式优化,分布式优化算法设计为: 6; 7; 8; 9; S5、将分布式优化算法应用于多机器人系统。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人电子科技大学,其通讯地址为:611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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