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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利应用于无模型的无人船数据驱动的规定时间性能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：CN120103842B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510249594.8，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权应用于无模型的无人船数据驱动的规定时间性能控制方法是由赵颖;卢文龙;董禹含;徐昌一;张超设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于无模型的无人船数据驱动的规定时间性能控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种应用于无模型的无人船数据驱动的规定时间性能控制方法，包括基于构建的规定时间性能函数获取误差转换函数；基于构建的无人船数据驱动神经预测器，以实现对模型不确定项与未知控制输入增益的估计，获取无人船动力学模型；基于误差转换函数，根据无人船动力学模型构建无模型数据驱动虚拟控制律，以构建数据驱动控制器；根据数据驱动控制器设计用于切换固定阈值触发机制与动态事件触发机制的切换动态事件触发机制，并根据切换动态事件触发机制实现无人船数据驱动的规定时间性能控制。解决了现有的无人船控制过程中，不能通过数据驱动有效提升欠驱动无人船控制性能，且确保在预设时间内达到规定轨迹精度差的问题，此外，现有的基于神经网络的方法大多依赖大量样本训练固定模型，当面对新任务或环境变化时，存在训练模型的适应性有限的问题。

本发明授权应用于无模型的无人船数据驱动的规定时间性能控制方法在权利要求书中公布了：1.一种应用于无模型的无人船数据驱动的规定时间性能控制方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1：获取包含模型不确定项的欠驱动的无人船数学模型； S2：根据无人船数学模型定义并获取实际轨迹与期望轨迹的跟踪误差； 并基于构建的规定时间性能函数获取误差转换函数； S3：根据无人船数学模型获取包括模型不确定项与未知控制输入增益的系统动力学模型，并基于构建的无人船数据驱动神经预测器，以实现对模型不确定项与未知控制输入增益的估计，获取无人船动力学模型； 所述无人船数据驱动神经预测器包括由神经网络模块与滤波模块组成的级联网络单元，与预测器开发单元； S4：基于误差转换函数，根据无人船动力学模型构建无模型数据驱动虚拟控制律； S5：根据无模型数据驱动虚拟控制律定义运动学跟踪误差变量，并根据运动学跟踪误差变量构建数据驱动控制器； S6：根据数据驱动控制器设计用于切换固定阈值触发机制与动态事件触发机制的切换动态事件触发机制，并根据切换动态事件触发机制实现无人船数据驱动的规定时间性能控制； 设计的用于切换固定阈值触发机制与动态事件触发机制的切换动态事件触发机制，其表达式为 式中：表示在时刻的数据驱动控制器的输出；表示切换动态事件触发机制的触发误差且；与表示动态可调阈值参数；表示用于在固定阈值触发机制FTTM与动态事件触发机制DETM之间切换的阈值参数；,,表示设计参数；与表示动态可调阈值参数,的一阶导；表示时间区间内的实际控制输入；表示时间参数。

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大连海事大学，其通讯地址为：116000 辽宁省大连市甘井子区凌水街道凌海路1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”。

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