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龙图腾网获悉鲁东大学申请的专利基于深度学习的海上火箭发射平台姿态稳定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：CN121386859B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511592150.0，技术领域涉及：G05D1/49；该发明授权基于深度学习的海上火箭发射平台姿态稳定控制方法是由巩庆涛;滕瑶;张淑宁;何士龙;胡鑫;李康强;神克常;郭艳利;韩彦靑设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的海上火箭发射平台姿态稳定控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的海上火箭发射平台姿态稳定控制方法，属于深度学习技术领域；采集平台历史运行过程中的姿态角、横摇角速度及环境干扰力数据，并结合预设区间判断运行状态，对历史运行节点时间进行统计并建立时间与运行状态的映射关系，通过梳理相邻节点的状态转移事件，生成运行状态转移矩阵，计算转移概率及误差转移概率；基于最高转移概率预测下一运行状态，结合误差转移概率动态修正目标姿态角阈值，并通过预设误差阈值选择执行控制策略或直接切换，实现了预测驱动下的自适应姿态调节，提升了平台姿态控制的鲁棒性与响应效率，降低了失稳风险和控制能耗，延长了设备使用寿命，显著提高了火箭发射平台的安全性与可靠性。

本发明授权基于深度学习的海上火箭发射平台姿态稳定控制方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的海上火箭发射平台姿态稳定控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤S1：获取海上火箭发射平台在历史运行过程中的历史姿态角数据、历史横摇角速度数据和历史环境干扰力数据；判断所述发射平台的运行状态，所述运行状态包括平稳状态、中等扰动状态和强扰动状态； 步骤S2：统计所述发射平台的所有历史运行节点时间，并生成历史运行节点时间集合；将运行状态与历史运行节点时间进行对应关系映射； 步骤S3：根据映射关系，标记运行状态转移事件；对所有的运行状态转移事件进行识别，并生成运行状态转移矩阵；计算任意一种运行状态转移事件的运行状态转移概率；计算运行状态转移概率之间的误差转移概率； 步骤S4：提取所有的运行状态转移概率，将概率最高的运行状态作为初步预测的下一运行状态；计算目标姿态角阈值；预设误差阈值，若总误差转移概率大于等于误差阈值，则执行控制策略；若总误差转移概率小于误差阈值，则直接切换至目标姿态角阈值； 所述步骤S2的具体实施过程包括： 统计所述发射平台的所有历史运行节点时间，并生成历史运行节点时间集合，记为，其中，表示第t个历史运行节点时间，T表示历史运行节点时间总数；将平稳状态、中等扰动状态和强扰动状态分别标记为、和，根据历史运行节点时间集合，将运行状态与历史运行节点时间进行时间→运行状态的对应关系映射，其中，一个历史运行节点时间对应一个运行状态，即，且； 所述步骤S3的具体实施过程包括： 根据映射关系，对运行状态转移事件进行梳理，如果相邻两个历史运行节点时间发生了运行状态转移，则标记为运行状态转移事件，所述运行状态转移表示为，其中，且i、j≠v；对所有的运行状态转移事件进行识别，并生成运行状态转移矩阵，记为： ，其中，表示由运行状态转移到运行状态，即； 根据运行状态转移矩阵和历史运行节点时间集合，统计每一种运行状态转移事件的数量，记为；根据每一种运行状态转移事件的数量，计算任意一种运行状态转移事件的运行状态转移概率，具体计算公式如下： ，其中，表示由的运行状态转移事件的运行状态转移概率； 计算运行状态转移到运行状态的运行状态转移概率和运行状态转移到运行状态的运行状态转移概率之间的误差转移概率，计算公式如下： ，其中，表示误差转移概率，表示预设的运行状态的扰动权重，表示预设的误差项，表示由运行状态到运行状态的运行状态转移事件的运行状态转移概率。

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