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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种抗传感器故障的低空飞行器多模态推进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：CN120161778B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510641776.X，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权一种抗传感器故障的低空飞行器多模态推进控制方法是由缑蕊嘉;彭瀚;孙志鹏;李臻曜设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种抗传感器故障的低空飞行器多模态推进控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及飞行器智能控制领域，公开了一种抗传感器故障的低空飞行器多模态推进控制方法，包括：构建短垂飞行器混合推进系统的非线性模型，并以深度探索优化强化学习为主控，联合模糊控制器与模型预测控制器构成策略融合群；引入残差感知机制与GIRLS‑EKF健康估算模块，利用CNN与Transformer提取残差信号特征，结合广义残差最小二乘滤波与扩展卡尔曼结构，对传感器异常测量状态的实时诊断与动态权重调整；控制器融合模块根据健康状态与飞行模式自适应输出最优控制量，提升多推进系统在复杂工况下的容错性能与能效调度能力；该方法适用于低空经济与城市空中交通任务场景，具备良好的工程可集成性与智能控制应用前景。

本发明授权一种抗传感器故障的低空飞行器多模态推进控制方法在权利要求书中公布了：1.一种抗传感器故障的低空飞行器多模态推进控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建推进组件的非线性模型； S2：实时采集飞行状态与传感器观测参数，输入至飞行状态识别模块与健康参数估算模块，分别识别飞行模式与每一推进组件健康状态； S3：引入权重嵌入融合网络，输入状态残差与健康状态，生成控制策略群的加权系数，提取局部扰动特征，建模多通道状态时序依赖，输出残差加权向量； 所述控制策略群包含以下三类控制算法模块：RE-DEORL主控模块负责主策略生成与学习控制变量；MPC控制模块利用系统模型进行短时域内控制变量预测与轨迹修正；模糊控制模块基于经验规则和状态变量模糊推理； 融合控制器输出模块以三种控制器输出为输入；构建一个加权融合机制，输出最优控制动作；权重动态变化，由自学习模块实时更新； 自学习调参模块使用轻量级神经网络构建状态-权重映射函数；根据飞行任务阶段、系统性能反馈、自定义奖惩机制对各控制器输出权重进行动态调整； 执行指令生成与下发模块接收融合后的控制量； 抗传感器故障的多控制器融合机制结构形成一个由状态识别→控制策略群并行输出→自学习融合→最终执行构成的多层控制体系； S4：将识别状态及健康状态联合输入控制策略群推进控制优化，并分别计算控制动作输出； S5：根据控制策略群的加权系数加权控制动作输出，生成最终推进指令，将最终推进指令分发至飞行器各推进子系统，各推进子系统反馈信号与传感器数据至经验池与健康参数估算模块，并进行策略更新与故障感知精度迭代。

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