中国人民解放军海军航空大学周晓光获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军海军航空大学申请的专利一种基于增量对偶启发式规划的直升机控制方法、系统及终端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：CN116449700B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310366611.7，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于增量对偶启发式规划的直升机控制方法、系统及终端是由周晓光;岳付昌;刘剑超;吕游;董斐;穆杨;姬嗣愚设计研发完成，并于2023-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于增量对偶启发式规划的直升机控制方法、系统及终端在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于增量对偶启发式规划的直升机控制方法、系统及终端，涉及直升机控制技术领域，构建学习框架，所述学习框架包括直升机飞行动力学模型、奖励函数、执行神经网络、评价神经网络、目标‑评价神经网络和增量非线性动态逆模型；基于学习规则对执行神经网络、评价神经网络、目标‑评价神经网络的权重和增量非线性动态逆模型参数进行更新；根据训练好的执行神经网络、评价神经网络、目标‑评价神经网络和增量非线性动态逆模型确定直升机控制律，实现直升机智能控制。本发明将增量对偶启发式规划应用于直升机控制，有效解决了因模型非线性和系统耦合带来的直升机控制难题，提高了直升机控制的自适应性和鲁棒性。
本发明授权一种基于增量对偶启发式规划的直升机控制方法、系统及终端在权利要求书中公布了：1.一种基于增量对偶启发式规划的直升机控制方法，其特征在于，方法包括： S1，构建学习框架，所述学习框架包括直升机飞行动力学模型、奖励函数、执行神经网络、评价神经网络、目标-评价神经网络和增量非线性动态逆模型； 所述S1中增量非线性动态逆模型用于解算预测状态矩阵和预测控制矩阵，迭代计算公式如下： 其中，，，， ，为遗忘系数； S2，基于学习规则对执行神经网络、评价神经网络、目标-评价神经网络的权重和增量非线性动态逆模型参数进行更新； S3，根据训练好的执行神经网络、评价神经网络、目标-评价神经网络和增量非线性动态逆模型确定直升机控制律，实现直升机智能控制。
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