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龍圖騰網恭喜西安睿諾航空裝備有限公司申請的專利一種全電驅動飛機牽引車控制系統和方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119087822B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411590058.6，技術領域涉及：G05B13/04；該發明授權一種全電驅動飛機牽引車控制系統和方法是由曲清;梁琛;高東;馮驥馳;段志和設計研發完成，并于2024-11-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種全電驅動飛機牽引車控制系統和方法在說明書摘要公布了：本發明涉及電數字數據處理領域，具體涉及一種全電驅動飛機牽引車控制系統和方法。該方法主要S1~S9共九個步驟，該系統包括數據存儲模塊、數據采集模塊、數據擴充模塊、數據處理模塊、牽引車控制模塊、執行模塊。現有全電驅動飛機牽引車控制系統存在數據處理能力較弱以及決策精確度較低的問題。本發明提供的全電驅動飛機牽引車控制系統和方法的數據處理能力較強以及決策精確度較高。

本發明授權一種全電驅動飛機牽引車控制系統和方法在權利要求書中公布了：1.一種全電驅動飛機牽引車控制方法，其特征在于，包括：S1、收集數據采集模塊過往采集的真實駕駛用數據，所述駕駛用數據包括環境監測數據與傳感器數據；S2、標注每個所述真實駕駛用數據對應的需要進行的操作指令，標注完成后將標注后的真實駕駛用數據發送至數據存儲模塊中存儲；所述標注的方式為人工標注，所述操作指令包括行駛指令、轉向指令、制動指令以及緊急停止指令；S3、將所述標注后的真實駕駛用數據發送至數據擴充模塊中，所述數據擴充模塊采用基于對抗性擾動的生成對抗網絡算法生成擴充駕駛用數據，將所述擴充駕駛用數據發送至存儲模塊中存儲；所述對抗性擾動為對抗性擾動防御策略，所述對抗性擾動防御策略是一種提升生成器的魯棒性的策略，使所述生成器能夠生成多樣化的所述擴充駕駛用數據、抵抗惡意擾動；所述基于對抗性擾動的生成對抗網絡算法為利用所述對抗性擾動防御策略在所述生成器訓練過程中加入擾動項，對所述生成器生成的所述擴充駕駛用數據施加隨機擾動；S4、所述標注后的真實駕駛用數據與所述擴充駕駛用數據共同構成訓練樣本，將所述訓練樣本輸入至數據處理模塊中，所述數據處理模塊包括基于量子動態演化的神經網絡算法的特征提取模型以及基于特征細化的自編碼神經網絡的特征降維模型；先用所述訓練樣本訓練所述基于量子動態演化的神經網絡算法的特征提取模型，獲得特征提取后的訓練樣本；再用所述特征提取后的訓練樣本訓練所述基于特征細化的自編碼神經網絡的特征降維模型，獲得特征降維后的訓練樣本；所述基于量子動態演化的神經網絡算法是指在神經網絡的每個神經元中集成量子門操作，允許所述神經元利用量子位的疊加和糾纏狀態進行數據處理，通過動態調整量子門的參數以適應輸入數據的特性，并采用包含傳統誤差及量子態保真度的復合損失函數進行網絡訓練；所述基于特征細化的自編碼神經網絡是指通過特征細化策略對初步生成的低維特征進行遞歸優化，所述特征細化策略是指在每一輪迭代中，模塊會根據前一輪特征的表現，調整各個所述特征的權重，逐步增強有重要影響的所述特征并逐步削弱冗余或噪聲特征；S5、將所述特征降維后的訓練樣本輸入至牽引車控制模塊中，所述牽引車控制模塊包括基于動態決策邊界的集成梯度提升樹算法的分類器，用所述特征降維后的訓練樣本訓練所述基于動態決策邊界的集成梯度提升樹算法的分類器；所述基于動態決策邊界的集成梯度提升樹算法的分類器是指采用基于動態決策邊界的集成梯度提升樹算法作為分類算法，通過構建多個弱分類器，逐步提升模型的整體性能，對特征降維后的數據進行精確分類，所述基于動態決策邊界的集成梯度提升樹算法是指在所述弱分類器的訓練過程中，根據樣本在特征空間中的分布和誤差梯度，動態調整決策樹的分裂點和葉節點輸出；S6、通過數據采集模塊采集新的真實駕駛用數據，將所述新的真實駕駛用數據發送至所述數據存儲模塊中進行存儲；S7、將所述新的真實駕駛用數據輸入至所述數據處理模塊中，先用所述特征提取模型對所述新的真實駕駛用數據進行特征提取，獲得特征提取后的新的真實駕駛用數據，用所述特征降維模型對所述特征提取后的新的真實駕駛用數據進行特征降維，獲得特征降維后的新的真實駕駛用數據；S8、將所述特征降維后的新的真實駕駛用數據輸入至所述牽引車控制模塊中，采用所述分類器分析所述特征降維后的新的真實駕駛用數據得出具體的操作指令并將所述操作指令發送至執行模塊；S9、所述執行模塊接收并執行所述操作指令。

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