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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种短垂飞机多模态智能推进控制方法、装置、设备及存储介质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：CN120143855B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510617334.1，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种短垂飞机多模态智能推进控制方法、装置、设备及存储介质是由缑蕊嘉;李臻曜;邢子一;柏育松设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种短垂飞机多模态智能推进控制方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种短垂飞机多模态智能推进控制方法、装置、设备及存储介质，先实时获取飞行状态数据，并根据决策树的状态分类模型对所述飞行状态数据进行分类，以生成当前飞行模式；接着，调用控制策略群并以最低能耗为优化目标，对所述当前飞行模式进行并行处理，以分别生成多个控制指令，并调用融合器权重网络对所述当前飞行模式进行处理，以生成每一所述控制指令的融合权重，根据多个所述控制指令和所述融合权重生成最终控制量，将所述最终控制量发送至预构建的混合推进结构非线性模型以控制短垂飞机，解决了短垂飞机在多推进单元存在差异化动力特性时无法自适应调节的问题。

本发明授权一种短垂飞机多模态智能推进控制方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种短垂飞机多模态智能推进控制方法，其特征在于，包括： 实时获取飞行状态数据，并根据决策树的状态分类模型对所述飞行状态数据进行分类，以生成当前飞行模式； 调用控制策略群并以最低能耗为优化目标，对所述当前飞行模式进行并行处理，以分别生成多个控制指令，并调用融合器权重网络对所述当前飞行模式进行处理，以生成每一所述控制指令的融合权重，根据多个所述控制指令和所述融合权重生成最终控制量，其中，每一所述控制指令的融合权重能够基于根据飞行任务阶段、系统性能反馈、奖惩机制进行动态调整，所述控制策略群包括RE-DEORL控制模块、MPC预测控制模块和模糊控制模块，所述RE-DEORL控制模块被配置为接收并处理当前飞行状态向量、残差感知网络输出的残差加权向量、以及经验回放池中采样的历史交互数据，并输出主控制动作向量和残差加权向量； 所述RE-DEORL控制模块的执行过程为： 随机初始化当前Actor网络的权重参数,和当前Critic网络的权重参数; 初始化目标Actor网络和目标Critic网络，各自的网络权重参数分别为：，； 初始化经验回放池R，用于存储状态转移与控制残差信息； 残差感知网络初始化：构建CNN+Transformer组合网络，用于提取多通道状态残差序列中的扰动特征和时间依赖性；网络输入为当前状态下的残差序列，其中，为预估状态，为真实状态； 为CNN模块提取局部扰动峰值，Transformer模块建模残差随时间和通道的演化关系；网络输出为残差加权向量，用于控制变量动态调节； 进入学习训练循环达到最大回合时，为动作探索初始化一个随机过程N，获得初始状态，并计算初始残差；输入至残差感知网络，得到残差加权系数； 生成加权控制动作：将状态输入当前策略网络，输出原始动作向量；使用残差加权机制，得到最终执行动作；将发送至环境执行； 环境反馈新状态、奖励、新残差；将状态转移样本存储至经验回放池，从经验回放池R随机采样条样本，作为Actor网络、Critic网络的训练数据； 所述MPC预测控制模块被配置为接收并处理当前飞行状态向量、线性时变模型参数、参考轨迹、权重矩阵及预测步数，并输出预测控制序列，并将所述控制序列的第一控制量作为控制指令； 所述模糊控制模块被配置为接收并处理当前飞行状态向量及预先构造的模糊规则库，并输出模糊推理后的原始控制量及用于补偿突发扰动的修正信号； 将所述最终控制量发送至预构建的混合推进结构非线性模型以控制短垂飞机，并采集反馈信号以持续优化所述RE-DEORL控制模块的策略参数；其中，所述混合推进结构非线性模型包括电推进系统、涡扇推进系统、倾转系统、以及能源调度系统。

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