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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利基于物理信息神经网络的高速飞行器模型预测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：CN120428580B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510941617.1，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于物理信息神经网络的高速飞行器模型预测控制方法是由刘凯;王冠;陈性敏;李泽;杨峰;安帅斌设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理信息神经网络的高速飞行器模型预测控制方法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，涉及一种基于物理信息神经网络的高速飞行器模型预测控制方法。该方法包括构建高超声速飞行器的姿态动力学模型、设计物理信息神经网络设计与训练、面向控制的高超声速飞行器模型转换、考虑输入输出约束的模型预测控制。本方法在处理飞行器的控制问题时表现出更高的精确度和适应性，特别是在面对飞行器设计和控制中的复杂和不确定因素时，提供了一种更为高效和实用的解决方案。

本发明授权基于物理信息神经网络的高速飞行器模型预测控制方法在权利要求书中公布了：1.基于物理信息神经网络的高速飞行器模型预测控制方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤（1）构建高超声速飞行器的姿态动力学模型 1，其中，是攻角，是侧滑角，是倾侧角，是滚转角速度，是偏航角速度，是俯仰角速度，是物体绕x轴的转动惯量，是物体绕y轴的转动惯量，是表示物体绕z轴的转动惯量，表示x轴和y轴的惯性积，是飞行器所受滚转力矩，是飞行器所受偏航力矩，是飞行器所受俯仰气动力矩，表达式为 2，其中，是动压，是参考面积，是参考长度；是滚转力矩系数，是偏航力矩系数，是俯仰力矩系数，关系式表示为 3，其中，是飞行器在零舵偏状态下与滚转力矩有关的气动系数，是飞行器在右升降舵影响下与滚转力矩有关的气动增量，是飞行器在左升降舵影响下与滚转力矩有关的气动增量，是飞行器在方向舵影响下与滚转力矩有关的气动增量；是飞行器在零舵偏状态下与偏航力矩有关的气动系数，是飞行器在右升降舵影响下与偏航力矩有关的气动增量，是飞行器在左升降舵影响下与偏航力矩有关的气动增量，是飞行器在方向舵影响下与偏航力矩有关的气动增量；是飞行器在零舵偏状态下与俯仰力矩有关的气动系数，是飞行器在右升降舵影响下与俯仰力矩有关的气动增量，是飞行器在左升降舵影响下与俯仰力矩有关的气动增量，是飞行器在方向舵影响下与俯仰力矩有关的气动增量； 步骤（2）物理信息神经网络设计与训练 通过物理信息神经网络PINN对飞行器姿态的状态值和状态变化值进行预测；损失函数表示为 4，其中，为数据损失函数，为物理信息损失函数；和为平衡数据损失函数和物理信息损失函数的权重； 数据损失函数表达式如下： 5，其中，表示计算数据驱动损失函数的数据个数，表示通过数值方法求解高超声速飞行器姿态动力学方程1得到的真实状态值，具体包含状态量，而是PINN的预测值，具体包含状态量； 物理信息损失函数表达式如下： 6，其中，表示计算物理约束损失的数据个数，表示实际状态变化与预测状态变化的差值，其中表示动力学方程（1）计算得到的结果，即实际状态变化值，表示PINN预测得到的预测状态变化值； 步骤（3）面向控制的高超声速飞行器模型转换 选择飞行器三通道气动力矩、、作为控制输入，姿态角矢量Ω作为控制输出，则面向控制的非线性姿态动力学写为 7，式中：为系统状态矢量，通过步骤（2）的PINN网络预测获得，为控制矢量，为输出，，d为系统外部干扰项； ， ； 对输出向量y微分两次后，控制输入u显示表达； 8，式中：为聚合不确定项；K和B分别表示为 9， 10，其中：为输出函数对、的李导数；为输出函数对的二阶李导数，i=1、2或3，j=1、2或3； 通过反馈线性化，将原始控制输入气动力矩、、对应的控制矢量转化为虚拟控制量v；设计如下形式反馈控制律： 11，式中：，、和分别表示x、y和z轴对应的虚拟控制量；与表示为 12， 13，通过精确反馈线性化，原非线性系统被转化为布鲁诺夫斯基标准型式，表示如下： 14，式中：为飞行器状态量；A是状态矩阵，C是输出矩阵，表示如下： ， 步骤（4）考虑输入输出约束的模型预测控制 将反馈线性化后系统以采样时间Ts进行离散，得预测模型： 15，式中：和为第k和k+1时刻的飞行器状态量，为第k时刻的飞行器虚拟控制量，，、为矩阵A、B在第k时刻的系统矩阵，表示为 16，式中：I为单位矩阵，T s 为采样时间；结合PINN的输出按式16更新离散状态矩阵和； 定预测时域为Np，控制时域为Nc，预测时域内系统状态量由下式计算获得： 17，式中：为控制量矩阵；F和为系统的递归矩阵，表示为 18， 19， 设计如下的目标函数： 20，式中：为参考输出轨迹；和分别为系统输出与控制量；为控制量权重对角矩阵； 考虑舵机性能引入执行机构舵偏角约束与舵偏角速率约束，设为角速度向量，为舵偏角向量，为舵偏角速度向量，各项约束表示为 21，式中：和分别为角速度约束的最小值和最大值，和分别为舵偏角向量约束的最小值和最大值，和分别舵偏角速度向量约束的最小值和最大值； 通过矩阵运算整理，并写作标准二次规划形式： 22， 通过对不等式约束下的二次规划问题进行求解，即可求得当前状态下与控制时域所对应的控制量，在下一控制周期重复进行模型预测控制量求解，通过滚动优化形式实现高超声速飞行器姿态最优控制。

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