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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种可重复使用飞行器智能故障诊断与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：CN121232615B 。

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：202511815968.4，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种可重复使用飞行器智能故障诊断与控制方法是由何地;王冠;刘凯;杨峰;安帅斌;李华东设计研发完成，并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种可重复使用飞行器智能故障诊断与控制方法在说明书摘要公布了：本发明属于可重复使用飞行器控制技术领域，涉及一种可重复使用飞行器智能故障诊断与控制方法。该方法通过建立面向控制的飞行器动力学模型，融合神经网络自适应故障观测器与粒子群优化算法，实现对飞行器姿态与轨迹的高精度跟踪控制。在面临执行器效能损失、不可测偏差等故障时，能够快速准确地估计故障信息，并将重构后的故障信息整合进控制律设计，保证飞行器在严重故障状态下仍维持稳定飞行。同时，该方法可有效应对气动不确定性、弹性模态耦合以及外部环境干扰等复合扰动，借助高精度联合在线估计，提升故障诊断的实时性与准确性。此外，粒子群优化算法进一步增强控制系统的整体性能与自适应能力，使飞行器在飞行过程中运行更高效、稳定。

本发明授权一种可重复使用飞行器智能故障诊断与控制方法在权利要求书中公布了：1.一种可重复使用飞行器智能故障诊断与控制方法，其特征在于，步骤如下： 步骤1、可重复使用飞行器动力学模型和问题表述 步骤1.1、可重复使用飞行器建模 基于自由梁结构的可重复使用飞行器纵向动力学模型表示如下： 式中，上标“”表示一阶导数，上标“”表示二阶导数；为飞行速度，为机体质量，为推力，为阻力，为重力加速度，为航迹角，为升力，为高度，为俯仰角，为攻角，为俯仰角速度，为俯仰力矩，为俯仰惯量；刚体状态变量为；弹性体状态为；是第阶结构阻尼比；和分别表示第阶固有频率和第阶广义坐标下的弹性位移；为第阶广义力；控制输入量包括升降舵偏转角、发动机油门开度，通过力和力矩、、、、作用于可重复使用飞行器模型； 其中 式中，为动压，为参考面积，为推力臂，为参考弦长，，为升力系数，为阻力系数，为俯仰力矩系数，为推力系数，为推力系数的燃油当量比项，为推力系数的攻角项，为推力系数的广义弹性位移项，为第阶广义力系数；为升力耦合系数，为阻力耦合系数，为俯仰力矩耦合系数，为推力系数的燃油当量比项的耦合系数，为推力系数的攻角项的耦合系数，为第阶广义力系数的耦合系数； 步骤1.2、面向控制的模型转换 将步骤1.1中复杂的可重复使用飞行器动力学模型转换为更便于面向控制设计的形式；通过数学推导，建立原状态变量与新状态变量之间的非线性变换关系，从而实现状态空间的解耦；在解耦后的状态空间中定义控制输入和输出变量，建立一个清晰的输入输出模型；其中，控制输入为升降舵偏转角和发动机油门开度的组合，输出变量包括飞行器的姿态角和速度； 步骤2、控制系统设计 步骤2.1、观测器设计 为了实现干扰和故障观测，基于步骤1.2中的模型，提出了一种通过神经逼近增强的状态观测器；通过一个集成单隐层神经网络实现在线识别匹配或不匹配的异构非线性； 式中，上标“”表示估计值，为航迹角估计值，为俯仰角估计值，为俯仰角速度估计值，飞行速度估计值，为别为各阶通道的观测增益，和分别为俯仰角速度通道和飞行速度通道的神经网络矩阵，其中、为神经网络权值矩阵，、为、估计值的转置，、为俯仰角速度和飞行速度通道对应的神经网络输入向量；、为、的估计值； 设计观测器的神经网络权重的自适应更新律和效能损失率的观测更新律如下： 其中，是正控制器设计参数，是升降舵舵偏效能损失估计值，是油门效能损失估计值，分别是的上、下界，分别是的上、下界； 步骤2.2、控制器设计 基于步骤1.2中的模型以及步骤2.1中观测器的观测器架构和观测值，通过反步法，求出输出控制量，即升降舵偏和油门开度；最终控制器设计如下： 式中，、为虚拟控制量，即目标俯仰角速度和目标角速度；、、、，分别为航迹角、俯仰角、俯仰角速度、飞行速度跟踪误差，为目标飞行速度；为主增益控制参数，为耦合控制参数。

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