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华中科技大学刘磊获国家专利权

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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于反作用控制系统的滑翔高速飞行器预设性能优化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:CN118938681B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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:202411121830.X,技术领域涉及:G05B13/04;该发明授权一种基于反作用控制系统的滑翔高速飞行器预设性能优化控制方法是由刘磊;韩潇;李王冕;樊慧津;王博设计研发完成,并于2024-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于反作用控制系统的滑翔高速飞行器预设性能优化控制方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于反作用控制系统的滑翔高速飞行器预设性能优化控制方法,属于滑翔高速飞行器姿态控制领域,该方法面向带有反作用控制系统的高速飞行器,根据其姿态二阶动力学系统构建了等价约束的增量式模型,在保障跟踪性能约束的同时,减少对气动模型的精度依赖。在增量式建模的基础上,设计了基于事件触发的反作用控制系统,事件触发条件与性能约束和控制代价相关,从而通过反作用控制系统进行适当时机的补偿。最后,同时考虑估计误差、输入代价和约束条件,基于自适应动态规划方法构建单评价网络的自适应优化控制,从而实现高速飞行器滑翔姿态的最优控制。

本发明授权一种基于反作用控制系统的滑翔高速飞行器预设性能优化控制方法在权利要求书中公布了:1.一种基于反作用控制系统的滑翔高速飞行器预设性能优化控制方法,所述滑翔高速飞行器带有反作用控制系统,其特征在于,包括: S1,构建所述滑翔高速飞行器的二阶姿态跟踪误差系统; S2,建立跟踪误差约束,并对跟踪误差进行动力学转变,并根据转变后的跟踪误差及所述二阶姿态跟踪误差系统确定转变后的跟踪误差的滑模面及滑模面动态; S3,根据所述滑模面及滑模面动态构建神经网络控制器,以对所述滑翔高速飞行器的姿态进行控制; 其中,所述神经网络控制器为 分别为评价神经网络的激活函数和权值,所述评价神经网络用于观测滑模面相关的值函数,以得到的近似最优解,R>0,为反作用控制系统控制增量的增益系数,为上一次触发时刻的滑模面,触发条件为事件误差大于阈值,j为自然数,用于区分不同的触发时刻; 所述滑模面为: 其中,为εt的一阶导数, λ为滑模面参数; 所述滑模面动态为: 其中,为χ0t的一阶导数,χ0t为上一时刻的滑模面,Δδe为气动控制增量,Δu为反作用系统控制增量,分别为气动控制增量与反作用控制系统控制增量的增益系数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人华中科技大学,其通讯地址为:430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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