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龍圖騰網(wǎng)恭喜南京航空航天大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種復(fù)合式直升機(jī)全模式自適應(yīng)控制方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114660942B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-20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(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202210330771.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05B13/04；該發(fā)明授權(quán)一種復(fù)合式直升機(jī)全模式自適應(yīng)控制方法是由鄭峰嬰;沈志敏;熊博威;許夢(mèng)園;范濤;陳宇昂設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-03-30向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種復(fù)合式直升機(jī)全模式自適應(yīng)控制方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)一種復(fù)合式直升機(jī)全模式自適應(yīng)控制方法，屬于計(jì)算、推算或計(jì)數(shù)的技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明提出一種基于增量動(dòng)態(tài)逆方法實(shí)現(xiàn)復(fù)合式直升機(jī)全模式飛行控制，采用Pi?Sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)補(bǔ)償增量動(dòng)態(tài)逆控制誤差，通過(guò)李雅普諾夫穩(wěn)定性分析，保證控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性、快速性和魯棒性。

本發(fā)明授權(quán)一種復(fù)合式直升機(jī)全模式自適應(yīng)控制方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種復(fù)合式直升機(jī)全模式自適應(yīng)控制方法，其特征在于，建立包括速度回路子系統(tǒng)和姿態(tài)回路子系統(tǒng)的復(fù)合式直升機(jī)非仿射非線性動(dòng)力學(xué)模型，所述復(fù)合式直升機(jī)非仿射非線性動(dòng)力學(xué)模型根據(jù)非仿射非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)的輸入信號(hào)以及復(fù)合直升機(jī)的實(shí)時(shí)飛行狀態(tài)更新非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)的狀態(tài)向量，所述復(fù)合式直升機(jī)非仿射非線性動(dòng)力學(xué)模型中，速度回路子系統(tǒng)為姿態(tài)回路子系統(tǒng)為其中，x1為非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)速度回路的狀態(tài)向量，x2為非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)姿態(tài)回路的狀態(tài)向量，x1＝[u,v,w]，u,v,w為機(jī)體坐標(biāo)軸系下的三個(gè)速度分量，x2＝[p,q,r]，p,q,r為機(jī)體坐標(biāo)軸系下的三個(gè)角速度分量，為非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)向量x1,x2的導(dǎo)數(shù)，u1為速度虛擬控制指令，u2為角速度虛擬控制指令，f1.為速度回路的狀態(tài)函數(shù)，g1.為速度回路的控制函數(shù)，f2.為姿態(tài)回路的狀態(tài)函數(shù)，g2.為姿態(tài)回路的控制函數(shù)；建立基于增量動(dòng)態(tài)逆模型的速度回路增量動(dòng)態(tài)逆全模式控制系統(tǒng)，根據(jù)Pi-Sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償后的偽線性控制信號(hào)計(jì)算基于增量動(dòng)態(tài)逆模型的速度回路子系統(tǒng)輸入增量，更新速度回路子系統(tǒng)的輸入信號(hào)；建立基于增量動(dòng)態(tài)逆模型的姿態(tài)回路增量動(dòng)態(tài)逆全模式控制系統(tǒng)，根據(jù)Pi-Sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償后的偽線性控制信號(hào)計(jì)算基于增量動(dòng)態(tài)逆模型的姿態(tài)回路子系統(tǒng)輸入增量，更新姿態(tài)回路子系統(tǒng)的輸入信號(hào)；采用Pi-Sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償速度回路增量動(dòng)態(tài)逆全模式控制系統(tǒng)的偽線性控制信號(hào)、姿態(tài)回路增量動(dòng)態(tài)逆全模式控制系統(tǒng)的偽線性控制信號(hào)，其中，在所述Pi-Sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值上累加魯棒自適應(yīng)項(xiàng)作為補(bǔ)償值，所述Pi-Sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重更新律基于李雅普諾夫原理設(shè)計(jì)，所述魯棒自適應(yīng)項(xiàng)以最大限度跟蹤Pi-Sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入為目標(biāo)推導(dǎo)李雅普諾夫函數(shù)關(guān)于時(shí)間的導(dǎo)數(shù)獲得，所述魯棒自適應(yīng)項(xiàng)為其中，Vr為魯棒性自適應(yīng)項(xiàng)，Kr1、Kr2為魯棒增益，ξ＝eTPb，e為Pi-Sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出之間的誤差，P為滿足李雅普諾夫方程的矩陣，b為用于構(gòu)建李雅普諾夫函數(shù)的矩陣，為預(yù)估的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重，為的二范數(shù)，為預(yù)估的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重與理想神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的差值，為預(yù)估理想神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重下隱藏層的輸出，所述Pi-Sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重更新律為其中，為的預(yù)估值，為預(yù)估的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入到隱藏層的權(quán)重，為第i個(gè)隱藏層權(quán)重預(yù)估值組成的向量，Γw為Pi-Sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)率，為Pi-Sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，bx為Pi-Sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)偏置量，xc為子系統(tǒng)期望控制指令狀態(tài)向量，x為子系統(tǒng)的狀態(tài)向量，為的導(dǎo)數(shù)，vL為增量動(dòng)態(tài)逆全模式控制系統(tǒng)的線性偽控制信號(hào)，Vad為Pi-Sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償增量動(dòng)態(tài)逆全模式控制系統(tǒng)線性偽控制信號(hào)的誤差值，為預(yù)估的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入到隱藏層的權(quán)重下隱藏層的輸出，K為隱藏層的數(shù)量，N為輸入節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，為預(yù)估的第i個(gè)隱藏層第j個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)權(quán)重的理想值，σ.是隱藏層到輸出層的非線性傳遞函數(shù)，W0為Pi-Sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)重，為Pi-Sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)估的補(bǔ)償值在方向上的梯度，ξ＝eTPb，e為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出之間的誤差，矩陣P為李雅普諾夫方程ATP+PA＝-Q的解，A為速度回路控制系統(tǒng)或姿態(tài)回路控制系統(tǒng)的狀態(tài)矩陣，取Q為單位矩陣，b為用于構(gòu)建李雅普諾夫函數(shù)的矩陣，λ為決定控制性能和魯棒性之間平衡的參數(shù)，所述采用Pi-Sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償速度回路增量動(dòng)態(tài)逆全模式控制系統(tǒng)的偽線性控制信號(hào)的表達(dá)式為： 其中，vL1為速度回路增量動(dòng)態(tài)逆全模式控制系統(tǒng)補(bǔ)償成為具有線性傳遞關(guān)系并且完成解耦的偽線性控制信號(hào)，KP1和KI1為速度回路線性控制系數(shù)，uc為前飛速度，vc為升降速度，wc為偏航速度，u,v,w為機(jī)體坐標(biāo)軸系下的實(shí)時(shí)三軸速度分量，Vad1為Pi-Sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的補(bǔ)償值，為Pi-Sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值，Vr為魯棒自適應(yīng)項(xiàng)，所述采用Pi-Sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償姿態(tài)回路增量動(dòng)態(tài)逆全模式控制系統(tǒng)的偽線性控制信號(hào)的表達(dá)式為： 其中，vL2為將姿態(tài)回路增量動(dòng)態(tài)逆全模式控制系統(tǒng)補(bǔ)償成為具有線性傳遞關(guān)系并且完成解耦的偽線性控制信號(hào)，KP2和KI2為姿態(tài)回路線性控制系數(shù)，p,q,r為機(jī)體坐標(biāo)軸系下的實(shí)時(shí)三軸角速度分量，[pc,qc,rc]為根據(jù)姿態(tài)回路期望控制指令求得的三軸角速度分量，Vad2為Pi-Sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的補(bǔ)償值，為Pi-Sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值，Vr為魯棒自適應(yīng)項(xiàng)。

如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類(lèi)似專(zhuān)利技術(shù)，可聯(lián)系本專(zhuān)利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人南京航空航天大學(xué)，其通訊地址為：210016 江蘇省南京市秦淮區(qū)御道街29號(hào)；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)”。