山东大学王聪获国家专利权
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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于自适应学习的多智能体传感器故障诊断方法及系统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：CN116519037B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202310259996.7，技术领域涉及：G01D18/00；该发明授权基于自适应学习的多智能体传感器故障诊断方法及系统是由王聪;袁文龙;陈填锐设计研发完成，并于2023-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于自适应学习的多智能体传感器故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及多智能体系统技术领域，提供了基于自适应学习的多智能体传感器故障诊断方法及系统，包括：获取每个多智能体子系统的控制信号和输出；基于所述控制信号和输出，采用自适应观测器，得到自适应观测器的状态向量，通过比较所述自适应观测器的状态向量与多智能体子系统的状态向量，得到所述多智能体子系统对应的传感器的故障信息；其中，自适应观测器保证跟踪误差和权值向量误差有界，所述跟踪误差为多智能体子系统的输出估计与所述多智能体子系统的输出的差值，所述权值向量误差为自适应观测器中的神经网络的估计权值与理想值的差值。保证了辨识误差的最终一致有界性。
本发明授权基于自适应学习的多智能体传感器故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于自适应学习的多智能体传感器故障诊断方法，其特征在于，包括： 获取每个多智能体子系统的控制信号和输出，考虑传感器突然性故障，设计阶跃函数； 基于所述控制信号和输出，采用自适应观测器，得到自适应观测器的状态向量，通过比较所述自适应观测器的状态向量与多智能体子系统的状态向量，得到所述多智能体子系统对应的传感器的故障信息； 其中，自适应观测器保证跟踪误差和权值向量误差有界，所述跟踪误差为自适应观测器得到的多智能体子系统的输出估计与所述多智能体子系统的输出的差值，所述权值向量误差为自适应观测器中的神经网络的估计权值与理想值的差值； 通过选择观测器增益和计算李雅普诺夫函数的时间导数，验证跟踪误差和权值向量误差有界； 通过将自适应观测器的状态向量与多智能体子系统的状态向量的残余误差，与设定值比较，得到多智能体子系统对应的传感器的故障信息。
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