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龍圖騰網(wǎng)恭喜南京航空航天大學申請的專利一種飛行器姿態(tài)智能控制方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114706409B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210347068.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05D1/49；該發(fā)明授權(quán)一種飛行器姿態(tài)智能控制方法及系統(tǒng)是由袁偉偉;余澤;關(guān)東海設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-04-01向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種飛行器姿態(tài)智能控制方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種飛行器姿態(tài)智能控制方法及系統(tǒng)，涉及飛行器姿態(tài)控制領(lǐng)域，方法包括獲取飛行器姿控系統(tǒng)的性能參數(shù)和性能設(shè)計目標；根據(jù)性能參數(shù)確定系統(tǒng)初始狀態(tài)的幅值和相位并對其進行優(yōu)化，確定當前參數(shù)解種群、當前個體歷史最優(yōu)解和當前迭代下的參數(shù)解種群最優(yōu)解個體；判斷當前參數(shù)解種群是否滿足性能設(shè)計目標，若是，保留當前迭代下的參數(shù)解種群最優(yōu)解個體；若否，產(chǎn)生下一代臨時參數(shù)解種群、下一代個體歷史最優(yōu)解和下一代臨時參數(shù)解種群的最優(yōu)解個體；對下一代臨時參數(shù)解種群進行變處理，得到下一代參數(shù)解種群；對當前參數(shù)解種群、當前迭代下的參數(shù)解種群最優(yōu)解個體和當前個體歷史最優(yōu)解更新并返回判斷步驟，從而提高姿態(tài)控制系統(tǒng)的可靠性。

本發(fā)明授權(quán)一種飛行器姿態(tài)智能控制方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種飛行器姿態(tài)智能控制方法，其特征在于，包括：獲取飛行器姿控系統(tǒng)的性能參數(shù)和性能設(shè)計目標；所述性能設(shè)計目標包括目標幅值、目標相位和目標頻率；所述性能參數(shù)包括飛行器姿控系統(tǒng)傳遞函數(shù)、伺服機構(gòu)數(shù)據(jù)和零階保持器采樣周期數(shù)據(jù)；根據(jù)所述性能參數(shù)確定系統(tǒng)初始狀態(tài)的幅值和系統(tǒng)初始狀態(tài)的相位；根據(jù)所述系統(tǒng)初始狀態(tài)的幅值和所述系統(tǒng)初始狀態(tài)的相位利用校正網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化，確定當前參數(shù)解種群、當前個體歷史最優(yōu)解和當前迭代下的參數(shù)解種群最優(yōu)解個體；判斷所述當前參數(shù)解種群是否滿足所述性能設(shè)計目標，得到第一判斷結(jié)果；若所述第一判斷結(jié)果表示是，則根據(jù)所述當前迭代下的參數(shù)解種群最優(yōu)解個體對所述飛行器姿控系統(tǒng)進行控制；若所述第一判斷結(jié)果表示否，則根據(jù)所述當前參數(shù)解種群和所述當前個體歷史最優(yōu)解利用粒子速度和位置更新產(chǎn)生下一代臨時參數(shù)解種群、下一代個體歷史最優(yōu)解和下一代臨時參數(shù)解種群的最優(yōu)解個體；對所述下一代臨時參數(shù)解種群依次進行變異、交叉和選擇，得到下一代參數(shù)解種群；利用所述下一代參數(shù)解種群更新所述當前參數(shù)解種群，利用所述下一代臨時參數(shù)解種群的最優(yōu)解個體更新所述當前迭代下的參數(shù)解種群最優(yōu)解個體，利用所述下一代個體歷史最優(yōu)解更新所述當前個體歷史最優(yōu)解并返回步驟“判斷所述當前參數(shù)解種群是否滿足所述性能設(shè)計目標，得到第一判斷結(jié)果”；所述根據(jù)所述當前參數(shù)解種群和所述當前個體歷史最優(yōu)解利用粒子速度和位置更新產(chǎn)生下一代臨時參數(shù)解種群、下一代個體歷史最優(yōu)解和下一代臨時參數(shù)解種群的最優(yōu)解個體，具體包括：根據(jù)所述當前參數(shù)解種群、所述當前個體歷史最優(yōu)解和所述當前迭代下的參數(shù)解種群最優(yōu)解個體利用粒子速度和位置更新產(chǎn)生下一代臨時參數(shù)解種群；根據(jù)所述下一代臨時參數(shù)解種群和所述當前迭代下的參數(shù)解種群最優(yōu)解個體產(chǎn)生所述下一代個體歷史最優(yōu)解和所述下一代臨時參數(shù)解種群的最優(yōu)解個體；所述下一代臨時參數(shù)解種群中的個體表達式為： 其中，為下一代臨時參數(shù)解種群中的第i個個體，為第t次迭代的第i個粒子的第j維的位置，為下一代臨時參數(shù)解種群中第i個粒子的第j維的速度，t為迭代次數(shù)，i為粒子序號，j為維度；其中，其中，w是慣性權(quán)重因子，為第i個粒子個體歷史最優(yōu)參數(shù)解，指參數(shù)解種群的最優(yōu)解，c1為第一學習因子，c2為第二學習因子，r1為第一隨機數(shù)，r2為第一隨機數(shù)，為第t次迭代的第i個粒子的第j維的速度；所述下一代個體歷史最優(yōu)解的表達式為： 其中，pbesti為下一代個體歷史最優(yōu)解，為第t次迭代的第i個粒子的位置，為第t次迭代的第i個粒子的適應(yīng)度，為下一代臨時參數(shù)解種群中的第i個個體的適應(yīng)度，為下一代臨時參數(shù)解種群中的第i個個體；所述下一代臨時參數(shù)解種群的最優(yōu)解個體的表達式為： 其中，gbest為下一代臨時參數(shù)解種群的最優(yōu)解個體，fgebst為下一代臨時參數(shù)解種群的最優(yōu)解個體的適應(yīng)度。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人南京航空航天大學，其通訊地址為：211100 江蘇省南京市江寧區(qū)將軍路29號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。