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龙图腾网获悉佛山大学申请的专利基于水母优化算法的无人机PID参数优化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：CN120742689B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511195763.0，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于水母优化算法的无人机PID参数优化方法及系统是由刘芹;孙海涛;张静静;罗景林;张忠波;朱文博;黎海兵设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于水母优化算法的无人机PID参数优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明基于水母优化算法的无人机PID参数优化方法及系统，涉及无人机控制技术领域。该方法首先建立无人机动力模型，确定传递函数；随后利用水母优化算法，在参数空间进行全局搜索、局部搜索和多目标择优行为为PID提供控制参数；最后将优化后的PID运用于多旋翼无人机控制系统中，实现对无人机加速、减速、巡航、悬停等工况下PID控制器参数优化。本发明解决了传统PID固定参数难以适应多工况的问题，显著提升悬停稳态精度及动态响应速度，且收敛速度优于遗传算法等传统方法，增强无人机全工况下的控制鲁棒性。

本发明授权基于水母优化算法的无人机PID参数优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于水母优化算法的无人机PID参数优化方法，其特征在于包括： S1、建立无人机动力学模型：定义PID参数解空间边界，随机生成组PID参 数作为水母个体位置，其中为随机生成的PID参数的 最小边界值和最大边界值，分别为比例、积分、微分系数； S2、计算适应度：将当前PID参数输入基于所述无人机动力学模型构建的无人机仿真模 型中，以适应度ITAE指标为适应度函数评估控制性能，其中，为 期望位置信号与无人机仿真模型输出的实际位置信号之间的误差； S3、工况识别：基于无人机实时速度和加速度计算工况标识： ； S4、动态优化策略执行：当时，强化群体交互机制进行局部开发，采用多领导者位 置更新策略；当时，强化洋流跟随机制进行全局搜索，并引入实时状态向量引导搜索方向，其中为期望滚转角与实际滚转角之间的误差； S5、迭代输出最优PID参数：迭代执行S2-S4直至满足终止条件，输出全局最优PID参数； 其中，所述动态优化策略执行包括动态融合机制： 将洋流跟随更新量与群体交互更新量按工况权重合成新的位置以更新： ； 其中权重系数按工况动态调整： ； 当时，所述洋流跟随更新量为0，所述群体交互机制通过多领导者加权 实现： ； 其中，，表示种群中适应度ITAE值最小的个领导者的位置向量， 通过评估所有的适应度ITAE并排序后选取； 当时，所述群体交互更新量为0，所述洋流跟随机制通过状态引导实现： ； 其中表示当前水母种群中适应度ITAE值最小的全局最优个体位置，通过评估所有的适应度ITAE并排序后选取，为实时状态向量，为区间内与 同维度的随机向量，，以及。

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