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龙图腾网获悉深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司申请的专利一种无人机爬升过程节能效果预测分析方法及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：CN120449719B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510948446.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种无人机爬升过程节能效果预测分析方法及系统是由刘星;程珙;庄蔚群;李鋆元;辛甜甜;孟安鑫设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机爬升过程节能效果预测分析方法及系统在说明书摘要公布了：一种无人机爬升过程节能效果预测分析方法及系统，属于无人机控制技术领域。为解决无人机节能预测分析方法实现实际应用的问题。本发明构建一种无人机爬升过程的性能预测模型的主体层，采用动力特性层、状态响应层和层间交互层的三层架构；构建模型的输出指标，包括动态特性指标组和爬升能力指标组，采用全连接的方式建立模型主体层与输出指标之间的关联关系；构建损失函数，包括基础损失、功率动态映射损失、状态迁移损失和响应特征损失，并通过综合映射损失进行模型的整体优化；构建一种无人机爬升过程节能效果预测分析方法，包括建立总体能量效率因子、能量消耗特征评估、分析动力系统效率潜力和飞行状态优化潜力，建立优化决策机制。

本发明授权一种无人机爬升过程节能效果预测分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种无人机爬升过程节能效果预测分析方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.采集无人机爬升过程的性能预测的输入参数并进行归一化处理，包括动力系统输入参数、运动状态输入参数和环境输入参数； S2.构建一种无人机爬升过程的性能预测模型的主体层，采用动力特性层、状态响应层和层间交互层的三层架构； S3.基于步骤S2得到的一种无人机爬升过程的性能预测模型的主体层构建模型的输出指标，包括动态特性指标组和爬升能力指标组，采用全连接的方式建立模型主体层与输出指标之间的关联关系； S4.构建一种无人机爬升过程的性能预测模型的损失函数，包括基础损失、功率动态映射损失、状态迁移损失和响应特征损失，并通过综合映射损失进行模型的整体优化； S5.基于步骤S1确定的无人机爬升过程的性能预测的输入参数数据及步骤S3得到的归一化处理后的输出指标数据，构建训练集、验证集和测试集； S6.对步骤S5得到的一种无人机爬升过程的性能预测模型的预测结果采用反归一化得到具有物理单位的数据，构建一种无人机爬升过程节能效果预测分析方法，包括建立总体能量效率因子、能量消耗特征评估、分析动力系统效率潜力和飞行状态优化潜力，建立优化决策机制； 步骤S6的具体实现方法包括如下步骤： S6.1.结合电能转换效率因子与推进效率因子建立总体能量效率因子； 电能转换效率因子的建立考虑电机工作状态与温度影响的耦合关系，通过电压、电流、功率与温度修正系数的组合，反映电机的能量转换性能； 推进效率因子的建立将推力输出与功率输入的比值作为基础，结合风场影响修正，体现空气动力学特性对推进效率的影响； 总体能量效率因子反映从输入电能到最终推力输出的完整能量转换链路，表达式为： ； S6.2.能量消耗特征评估；在掌握基础效率指标的基础上，进一步评估系统在实际运行过程中的能量消耗特征；考虑飞行过程中的动态特性，包括爬升率、功率波动、动力裕度因素，通过建立瞬时能耗因子和能量利用效率因子两个评估维度，全面反映系统在动态过程中的能量消耗特征； 瞬时能耗因子是基于功率输入与动力输出的关系，引入密度修正和动力相关修正项，描述系统在动态过程中的瞬时能量消耗特性； 能量利用效率因子综合考虑基础效率与动态波动影响，通过修正系数调节功率波动和爬升稳定性对能量利用效率的影响； S6.3.分析动力系统效率潜力和飞行状态优化潜力，通过对比当前性能与理论最优性能的差距，量化系统的提升空间； 动力系统效率潜力因子为通过与理论最优效率的对比，结合转速偏差修正，量化系统在动力效率方面的优化空间； 飞行状态优化潜力因子基于能耗特性与姿态参数的关系，通过arctan函数描述姿态偏差对优化潜力的影响。

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