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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利基于大语言模型的高超声速飞行器智能控制系统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：CN120386268B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510872984.0，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权基于大语言模型的高超声速飞行器智能控制系统是由王冠;曾柏瑜;刘凯;安帅斌;杨峰;刘佳恒设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的高超声速飞行器智能控制系统在说明书摘要公布了：本发明属于高超声速飞行器控制技术领域，涉及一种基于大语言模型的高超声速飞行器智能控制系统。本发明的目的是为了提供通过自然语言指令实现飞行器的智能化控制。该方法包括智能决策层、权重映射层、离线优化数据库、插值计算层和控制执行层的系统设计，实现对参考指令的稳定跟踪。本发明可以实现从自然语言指令到精确控制动作的智能化映射，显著降低操作复杂度，提高系统的任务适应性和智能化水平。且具有广阔的应用前景。

本发明授权基于大语言模型的高超声速飞行器智能控制系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的高超声速飞行器智能控制系统，其特征在于，包括智能决策层、权重映射层、离线优化数据库、插值计算层和控制执行层，具体如下： （1）构建智能决策层实现自然语言理解与安全验证 智能决策层基于大语言模型构建，负责理解自然语言指令并生成控制策略权重和飞行轨迹；该层包括指令预处理模块、语义安全护栏模块、轨迹生成模块和权重生成模块； 指令预处理模块： 指令预处理模块接收输入的自然语言指令，对其进行标准化处理，包括格式标准化、单位转换和上下文信息整合；该模块输出标准化后的指令信息传递给语义安全护栏模块； 语义安全护栏模块： 语义安全护栏模块接收指令预处理模块输出的标准化指令信息，基于RoboGuard框架，对输入指令进行多层次安全性验证；通过计算所需的平均爬升率和加速度来判断指令的可行性，其中平均爬升率计算公式为： 1，其中，为平均爬升率，为目标高度，为当前高度，为指定时间；平均加速度计算公式为： 2，其中，为平均加速度，为目标速度，为当前速度； 系统将平均爬升率和加速度的计算值与飞行器性能包线进行对比，识别物理上不可达的指令；同时，该模块还执行逻辑一致性检验，识别指令内部的逻辑矛盾；安全边界保护功能验证指令是否超出预定义的安全包线限制，确保所有通过验证的指令都在飞行器的安全操作范围内； 轨迹生成模块： 轨迹生成模块接收语义安全护栏模块验证通过的指令信息，根据自然语言指令中的目标状态和时间约束，生成连续的高度-速度轨迹序列，获得期望轨迹；对于飞行任务，采用五次多项式方法： 高度轨迹： 3，速度轨迹： 4，其中，为高度轨迹多项式系数，为速度轨迹多项式系数，t为时间变量； 权重生成模块： 权重生成模块接收语义安全护栏模块验证通过的指令信息，通过大语言模型的语义解析，将自然语言指令转换为五维的任务权重向量： 5，式中，为超调量权重，为调节时间权重，为稳态误差权重，为舵面变化平滑度权重，为鲁棒裕度权重，所有权重非负；权重向量满足归一化约束： 6，大语言模型通过预先建立的关键词到权重映射知识库，识别操作人员的任务偏好；生成的权重向量传递给权重映射层； （2）设计权重映射层实现权重向量到控制参数的精确转换 建立权重锚点集合： 权重映射层负责将智能决策层输出的任务权重向量与离线优化数据库进行匹配，实现从权重空间到控制参数空间的精确映射；通过维护一个预定义的权重锚点集合，这些锚点通过凸组合理论构成权重空间中的一个凸包，其数学表达为： 7，其中，为第i个权重锚点的凸组合系数，N为锚点总数； 当大型语言模型生成任意的任务权重向量时，权重映射层首先判断该向量是否位于预定义的凸包内；如果，则系统通过求解凸优化问题来确定一组凸组合系数，使得权重向量能够表示为锚点的线性组合： 8，设计权重投影机制：对于不在凸包内的权重向量，系统采用最优投影策略，将其投影到最近的凸包边界点上，投影计算公式为： 9，其中，为投影后的权重向量，表示二范数，为中的最小值； （3）构建离线优化数据库提供全覆盖的最优控制参数 设计三维数据库架构： 数据库的权重维度对应N个预定义的权重锚点，每个锚点代表一种特定的控制性能偏好组合；工况维度仅包括高度和速度参数；优化极点维度对应每个权重锚点-工况组合的最优极点配置； 建立数据库索引结构： 数据库索引结构采用二维映射的形式表示为： 10，其中，表示第i个权重锚点，表示第j个工况点，表示对应的最优极点配置； 实施离线多目标优化： 离线优化过程采用多目标优化方法，其代价函数设计为： 11，其中，为极点配置向量，为超调量代价，为调节时间代价，为稳态误差代价，为舵面变化平滑度代价，为鲁棒裕度代价； （4）开发插值计算层实现双域插值的最优极点配置 插值计算层实现双域插值算法，接收权重映射层输出的凸组合系数和当前飞行状态，通过插值计算获得最优极点配置；该层采用分层递进的插值策略，首先在权重域进行插值匹配，然后在工况域进行精细化插值，最终实现两个域的有机结合； 实现权重域插值算法： 在权重域插值阶段，系统利用权重映射层传递的凸组合系数对预定义的权重锚点进行插值计算；具体而言，对于大语言模型输出的任意任务权重向量，系统通过求解最小二乘优化问题来确定最优的凸组合系数： 12这一过程需要满足归一化约束条件和非负性约束； 设计工况域插值机制： 在工况域插值阶段，系统针对当前飞行状态和每个权重锚点，从对应的极点数据库中选K个最近邻工况点，采用径向基函数插值方法得到局部最优极点配置；插值计算公式为： 13其中，是工况域插值得到的局部最优极点；是基于距离加权的插值系数，是径向基函数的带宽参数，用于控制插值的平滑程度和局部性，为第j个最近邻工况点； 执行最终极点合成： 最终极点合成阶段将权重域和工况域的插值结果进行有机融合；系统通过公式计算最终的最优极点配置： 14其中，是权重域插值得到的凸组合系数；最终极点配置传递给控制执行层； （5）建立控制执行层实现精确的飞行控制 控制执行层包括外环控制模块和内环控制模块，负责将智能决策层的输出转化为具体的控制动作； 设计外环控制模块： 外环控制模块接收智能决策层轨迹生成模块输出的期望轨迹，采用动态逆方法，建立从期望轨迹到内环指令的映射关系： 15其中，为攻角指令，为当量比指令，为高度变化率指令，为速度变化率指令，和为飞行器动力学函数； 构建内环控制模块： 内环控制模块接收外环控制模块输出的攻角和当量比指令，基于自适应极点配置方法，使用插值计算层提供的最优极点配置，实现精确的姿态和推进系统控制； 极点调度采用渐进式调整方法： 16其中，是调整系数，控制极点更新速度，为控制步数。

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