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龙图腾网获悉湖南科技学院申请的专利基于多智能体耦合控制的多机喷洒均匀度提升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：CN121411266B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511576541.3，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权基于多智能体耦合控制的多机喷洒均匀度提升方法是由刘倩兰;戴振华;谭道军设计研发完成，并于2025-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多智能体耦合控制的多机喷洒均匀度提升方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多智能体耦合控制的多机喷洒均匀度提升方法，为解决作业过程中喷雾沉积量与覆盖率在线不可观测且不可验证导致多机均匀度控制无法闭环的问题，本发明通过多源数据采集与时空对齐、跨模态融合生成沉积观测与不确定度、引入带拉格朗日对偶的全局质量守恒约束的物理约束神经网络与图神经网络联合重建、风场图网络短时预测与风险敏感分布式模型预测控制、保序校准与闭环更新，实现了沉积与覆盖的在线可观测与可验证、物理守恒一致性的多机协同闭环控制以及喷洒均匀度与覆盖率提升的技术效果。

本发明授权基于多智能体耦合控制的多机喷洒均匀度提升方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多智能体耦合控制的多机喷洒均匀度提升方法，其特征在于，包括： S1、采集与同步原始观测数据并输出； S2、输入原始观测数据，进行跨模态融合得到沉积观测集合与观测不确定度以及作业状态特征集合； S3、输入沉积观测集合、观测不确定度和作业状态特征集合，执行物理约束神经网络与图神经网络联合模型进行沉积场重建并引入带拉格朗日对偶的全局质量守恒约束，输出沉积场估计结果、守恒误差指标与沉积缺口场以及观测不确定度； 具体为：以沉积观测集合作为图节点观测输入，以作业状态特征集合构建多智能体作业拓扑图； 在物理约束神经网络与图神经网络联合模型的损失函数中显式引入喷出量、沉积量、蒸发量、漂移量与边界通量的质量守恒约束，并通过拉格朗日乘子建立对偶优化，使喷出量等于沉积量与蒸发量与漂移量与边界通量之和，同时以对流扩散方程与蒸发项作为物理残差参与优化，求解得到覆盖作业区域的沉积场估计结果； 基于沉积场估计结果计算全局与分区的守恒误差指标，并以目标均匀沉积基准与沉积场估计结果之差得到沉积缺口场； S4、输入沉积场估计结果、沉积缺口场、守恒误差指标、观测不确定度和作业状态特征集合，进行风场图网络预测并形成控制准备集合； 所述风场图网络具体为： 基于以作业节点与空间邻接关系构建的图结构进行短时滚动预测，其映射关系写为： ； 其中表示在位置的第步风场预测向量、表示风场图网络模型且参数为表示由作业区域内节点与邻接关系构建的图、表示短时预测步索引、表示预测步数上限、为在统一作业坐标系下、与位置x及时间t对应的作业节点输入特征向量，包括：作业状态特征集合中与位置x及时间t对应的特征、沉积场估计结果中与位置x及时间t对应的沉积估计值、沉积缺口场中与位置x及时间t对应的缺口值、守恒误差指标以及观测不确定度； 为供下一步控制使用，将未来各步的风场预测与当前沉积估计及沉积缺口、全局守恒误差与观测不确定度按坐标与时间戳整理为控制准备集合： ； 其中表示控制准备集合、表示统一时间步长、表示在滚动窗内统计的全局守恒误差指标、表示沉积观测在位置与时刻的不确定度评分、表示统一作业坐标系下的离散采样节点集合，上述集合以坐标与时间戳的字典序进行组织以保证与控制求解接口的无缝对接，表示沉积场估计结果在位置、时刻的沉积估计值，表示沉积缺口场在位置、时刻的缺口值； S5、输入控制准备集合，执行风险敏感分布式模型预测控制，输出多智能体控制指令与控制预测序列，其中，所述风险敏感分布式模型预测控制是指在分布式模型预测控制中将观测不确定度映射为时空风险权重，并以风险权重对沉积缺口场对应的目标函数代价项进行加权，使不确定度越大时该风险权重越高，得到更保守且鲁棒的多智能体协同控制指令； S6、输入多智能体控制指令与控制预测序列，按照多智能体控制指令执行并形成作业执行观测数据与验证配对数据； S7、输入验证配对数据，进行保序校准与验证并生成触发信号，输出均匀度置信区间与触发信号，所述保序校准是指基于所述验证配对数据学习一单调映射关系，在保持均匀度指标预测值相对大小排序不变的前提下对均匀度指标预测值进行校准，使校准后的预测误差统计界与预设置信水平相一致，用于构造所述均匀度置信区间并进行达标判定； S8、依据触发信号进行闭环更新，输出更新后的原始观测数据。

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