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龙图腾网恭喜山东科技大学申请的专利一种基于模型修正的固定翼无人机姿态自适应控制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：CN115097854B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202210685045.1，技术领域涉及：G05D1/49；该发明授权一种基于模型修正的固定翼无人机姿态自适应控制方法是由张婧;刘洋;盖文东;张桂林设计研发完成，并于2022-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模型修正的固定翼无人机姿态自适应控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模型修正的固定翼无人机姿态自适应控制方法，属于无人机飞行控制技术领域。该方法包括：构建固定翼无人机姿态非线性模型，并利用参考模型与无人机姿态非线性模型的输出信息，设计一个修正项，对参考模型进行修正；将无人机期望姿态角信息、参考模型与无人机姿态非线性模型的输出信息，作为径向基函数神经网络输入，得到模型不确定性的逼近值；设计扩张状态观测器，并得到干扰估计值；基于得到的模型不确定性逼近值和干扰估计值，设计无人机姿态控制器和神经网络自适应律。本发明能够使得无人机在考虑模型不确定性、控制输入饱和及风干扰影响下，渐近地跟踪期望参考轨迹且具有较强的抗干扰能力。

本发明授权一种基于模型修正的固定翼无人机姿态自适应控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型修正的固定翼无人机姿态自适应控制方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：同时考虑模型不确定性与未知外部干扰，构建固定翼无人机姿态非线性模型，利用参考模型与无人机姿态非线性模型的输出信息，设计一个修正项，对参考模型进行修正； 步骤2：将无人机期望姿态角信息、参考模型与无人机姿态非线性模型的输出信息，作为径向基函数神经网络输入，得到模型不确定性逼近值； 步骤3：基于步骤2得到的模型不确定性逼近值，利用无人机姿态非线性模型的输出信息与控制输入信息，设计扩张状态观测器，并得到干扰估计值； 步骤4：基于步骤2与步骤3得到的模型不确定性逼近值和干扰估计值，设计无人机姿态控制器和神经网络自适应律； 在步骤1中，考虑模型不确定性和未知外部干扰，固定翼无人机姿态非线性模型如公式1所示： 式中，X＝[γθψ]T为姿态角向量，其中γ、θ、ψ分别为无人机的滚转角、俯仰角和偏航角，fX为模型中已知部分，ΔfX为模型不确定性，u为控制输入，d为未知外部干扰，gX为控制输入增益矩阵，其表达式为： 式中，Q为自由流的动压，S为无人机机翼面积，L为机翼翼展，bA为机翼平均气动弦长，Ix、Iy、Iz为转动惯量，Ixy为惯性积，为副翼舵面效率，为方向舵舵面效率，为升降舵舵面效率； 考虑式1中无人机姿态非线性模型，定义跟踪误差： 式中，为姿态角向量与参考模型输出向量之间的误差，为期望姿态角向量与参考模型输出向量之间的误差；Xd为期望姿态角向量，X为姿态角向量，Xr为参考模型的输出向量； 设计如下参考模型： 式中，λ＞0，λ为设计参数； 由式3和式4中的跟踪误差及其导数，得到误差函数： 式中，分别为跟踪误差的导数；ξ、ξrd分别为跟踪误差的误差函数；据误差函数ξ设计一个修正项aξ，对式5所示的参考模型进行修正，修正后的参考模型为： 式中，a＞0，a为设计参数；当控制输入饱和发生时，无法满足实际的控制输入需求，导致跟踪误差变大，此时，修正项aξ也随之增大，对参考模型进行调节，使参考模型输出Xr发生变化，减小与姿态角向量X之间的误差，所需控制输入也随之减小，能满足实际控制输入需求，使无人机退出饱和区；从式8中可看出，当跟踪误差消失时，则误差函数ξ也随之消失，修正的参考模型8将变为最初形式5，因此，无人机不仅渐进跟踪修改后的参考模型，而且渐进跟踪原参考模型； 在步骤2中，针对无人机姿态非线性模型中的不确定性ΔfX，设计使用RBF神经网络进行逼近，RBF神经网络算法为： ΔfX＝W*ThΓ+ε10； 式中，hj为隐含层jth个神经元的输出，exp表示以e为底数括号内为指数的对数，Γ＝[Γ1,…,Γn]T为网络的输入向量，cj＝[cj1,…,cjn]为网络jth个神经元高斯基函数的中心矢量，bj为jth个神经元高斯基函数的宽度；W*为神经网络理想权值，h＝[h1Γ,…,hmΓ]T为神经网络隐含层输出，ε为逼近误差； 选取输入为神经网络输出为： 式中，为神经网络估计权值；即为不确定性ΔfX的逼近值； 在步骤3中，基于步骤2得到不确定性ΔfX的逼近值，则无人机模型式1写为： 式中，包含神经网络逼近误差与未知外部干扰；由扩张状态观测器估计神经网络逼近误差ε，同时未知外部干扰d也由扩张状态观测器一并估计；基于式1与神经网络输出式11，设计扩张状态观测器为： 式中，z1、z2、z3为扩张状态观测器输出量，分别为X、的估计值；β1、β2、β3为扩张状态观测器增益。

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