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！

龙图腾网获悉广州大学申请的专利具有全局指定性能的直升机系统自适应神经网络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：CN116027663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202211678340.0，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权具有全局指定性能的直升机系统自适应神经网络控制方法是由赵志甲;吴嘉乐;蔡磊;邹涛设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本具有全局指定性能的直升机系统自适应神经网络控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种具有全局指定性能的直升机系统自适应神经网络控制方法，包括：根据拉格朗日力学模型，建立2‑DOF直升机系统的非线性动力学方程并进行简化，采用径向基函数神经网络近似非线性动力学方程的不确定项；获取2‑DOF直升机系统的跟踪误差，引入关键函数；获取坐标变换，引入动态表面控制技术；设计2‑DOF直升机系统的控制器和自适应律；建立李雅普诺夫函数并分析，保证2‑DOF直升机系统的稳定性；本申请通过采用时变标度函数，提出了一个独立于参考信号的初始值的指定函数。再通过归一化函数变换和障碍函数变换，将性能约束可视化为跟踪误差约束，将原约束误差转化为等效的无约束误差。实现了2‑DOF直升机系统的更精确的跟踪和更稳定的控制。

本发明授权具有全局指定性能的直升机系统自适应神经网络控制方法在权利要求书中公布了：1.一种具有全局指定性能的直升机系统自适应神经网络控制方法，其特征在于，包括： S1、根据拉格朗日力学模型，建立2-DOF直升机系统的非线性动力学方程并进行简化，并确定所述非线性动力学方程的不确定项； S2、采用径向基函数神经网络近似所述非线性动力学方程的不确定项； S3、获取所述2-DOF直升机系统的跟踪误差并引入关键函数； S4、获取所述2-DOF直升机系统的坐标变换并引入动态表面控制技术； S5、设计所述2-DOF直升机系统的控制器和自适应律； S6、建立李雅普诺夫函数； S7、通过分析所述李雅普诺夫函数，确保所述2-DOF直升机系统的稳定性； S8、通过Matlab平台对步骤S1-S7的设置进行仿真并分析仿真结果； 所述步骤S3中获取所述2-DOF直升机系统的跟踪误差具体包括： 定义跟踪误差为，其中是直升机系统的俯仰角和偏航角的期望轨迹； 所述步骤S3中引入关键函数具体包括： 引入时变标度函数、指定性能函数、误差转换函数以及障碍函数，具体包括： 定义时变标度函数为，所述时变标度函数满足：是复杂的向量空间；是一个分段的光滑的可导有界函数，其中；当≥0时，是单调递增的，且时，，其中是一个常数，满足 通过公式10定义指定性能函数 公式10； 其中，是一个随时间变化的函数，是一个正常数，严格单调递减，，，初始值为； 通过公式11获取的导数： 公式11； 其中，对于任意正常数，当∈-1,1时，严格单调递增； 通过公式12获取误差转换函数： 公式12； 其中，是一个常数且满足：对于任意∈-1,1是严格单调的；当时，；当时， 通过公式13获取障碍函数 公式13； 其中，。

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广州大学，其通讯地址为：510006 广东省广州市番禺区大学城外环西路230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。