买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利基于模糊神经网络扩张状态观测器的无人直升机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：CN119846963B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510002151.9，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于模糊神经网络扩张状态观测器的无人直升机控制方法是由申遂愿;张铭乐;李继宇;李梦瑶;徐壬涛;卢广栋;陈瑜;吕佳设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模糊神经网络扩张状态观测器的无人直升机控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模糊神经网络扩张状态观测器的无人直升机控制方法，属于横列式无人直升机飞行控制技术领域，本发明横列式无人直升机飞行控制器结构包括FNNESO‑RBSC控制器、操纵策略及横列式无人直升机飞行动力学模型；所述的FNNESO‑RBSC控制器根据系统输入与输出信息解算出横向、纵向、航向及垂向通道控制量，经操纵策略分配给横列式无人直升机各操纵舵面，作用于横列式无人直升机被控对象，在空气动力作用下使横列式无人直升机的对象状态响应发生变化，使其控制到目标飞行状态。本发明采用模糊神经网络改造扩张状态观测器，提升扩张状态观测器的自适应性，从而更有效地获取反步控制律中需要补偿的未知总扰动。

本发明授权基于模糊神经网络扩张状态观测器的无人直升机控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模糊神经网络扩张状态观测器的无人直升机控制方法，其特征在于，横列式无人直升机飞行控制器结构包括FNNESO-RBSC控制器、操纵策略及横列式无人直升机飞行动力学模型； 所述的FNNESO-RBSC控制器根据系统输入与输出信息解算出横向、纵向、航向及垂向通道控制量，经操纵策略分配给横列式无人直升机各操纵舵面，作用于横列式无人直升机被控对象，在空气动力作用下使横列式无人直升机的对象状态响应发生变化，使其控制到目标飞行状态； 所述的飞行动力学模型中：采用横列式无人直升机，其气动部件包括旋翼、机翼、机身和垂尾；飞行动力学模型计算使用的坐标系，包括地面坐标系ODXDYDZD、机体坐标系OBXBYBZB、风轴系OVXVYVZV及桨轴系OSXSYSZS； 所述的旋翼模型具体为： 包括旋翼诱导速度模型、桨叶挥舞运动模型和旋翼气动力计算三部分，所述的旋翼诱导速度模型采用一阶谐波线性Pitt-Peters动态入流模型计算其旋翼诱导速度；用一阶傅里叶级数将诱导速度展开为旋翼展向位置和方位角的函数： 式中，v0,vc,vs分别为旋翼诱导速度的时均入流无量纲项、一阶纵向入流无量纲项和一阶横向入流无量纲项，为桨叶展向位置无量纲项，ψf为桨叶方位角； 依据Pitt-Peters动态入流模型，定常飞行状态下桨轴系桨盘诱导速度分量不随时间变化，即： 式中，CT,CL,CM分别为旋翼升力系数、滚转力矩系数和俯仰力矩系数，M和LNL为增益矩阵； 桨叶挥舞运动模型用于求解旋翼挥舞角分量；仅考虑桨叶的一阶刚性挥舞，则挥舞角β的一阶动力学模型为： β＝a0+a1scosψfb1ssinψf3 式中，a0,a1s,b1s分别为旋翼锥度角、后倒角和侧倒角，表达式为： 其中，洛克数γ表示为： 式中，a∞为翼型升力线斜率，b7为桨叶特征宽度，ρkq为空气密度，R为旋翼半径，λ0为旋翼流入比，μ为旋翼前进比，θ0为桨根安装角，Iβ,Mβ分别为桨叶挥舞铰惯性矩和质量矩，A1,B1分别为旋翼总距、横向周期变距和纵向周期变距； 在诱导速度模型和挥舞模型的基础下，根据叶素理论计算得到机体坐标系下旋翼的力与力矩。

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南农业大学，其通讯地址为：510641 广东省广州市天河区五山483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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。