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龍圖騰網獲悉南京航空航天大學申請的專利一種飛行器姿態智能控制方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114706409B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210347068.1，技術領域涉及：G05D1/49；該發明授權一種飛行器姿態智能控制方法及系統是由袁偉偉;余澤;關東海設計研發完成，并于2022-04-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種飛行器姿態智能控制方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及一種飛行器姿態智能控制方法及系統，涉及飛行器姿態控制領域，方法包括獲取飛行器姿控系統的性能參數和性能設計目標；根據性能參數確定系統初始狀態的幅值和相位并對其進行優化，確定當前參數解種群、當前個體歷史最優解和當前迭代下的參數解種群最優解個體；判斷當前參數解種群是否滿足性能設計目標，若是，保留當前迭代下的參數解種群最優解個體；若否，產生下一代臨時參數解種群、下一代個體歷史最優解和下一代臨時參數解種群的最優解個體；對下一代臨時參數解種群進行變處理，得到下一代參數解種群；對當前參數解種群、當前迭代下的參數解種群最優解個體和當前個體歷史最優解更新并返回判斷步驟，從而提高姿態控制系統的可靠性。

本發明授權一種飛行器姿態智能控制方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種飛行器姿態智能控制方法，其特征在于，包括：獲取飛行器姿控系統的性能參數和性能設計目標；所述性能設計目標包括目標幅值、目標相位和目標頻率；所述性能參數包括飛行器姿控系統傳遞函數、伺服機構數據和零階保持器采樣周期數據；根據所述性能參數確定系統初始狀態的幅值和系統初始狀態的相位；根據所述系統初始狀態的幅值和所述系統初始狀態的相位利用校正網絡進行優化，確定當前參數解種群、當前個體歷史最優解和當前迭代下的參數解種群最優解個體；判斷所述當前參數解種群是否滿足所述性能設計目標，得到第一判斷結果；若所述第一判斷結果表示是，則根據所述當前迭代下的參數解種群最優解個體對所述飛行器姿控系統進行控制；若所述第一判斷結果表示否，則根據所述當前參數解種群和所述當前個體歷史最優解利用粒子速度和位置更新產生下一代臨時參數解種群、下一代個體歷史最優解和下一代臨時參數解種群的最優解個體；對所述下一代臨時參數解種群依次進行變異、交叉和選擇，得到下一代參數解種群；利用所述下一代參數解種群更新所述當前參數解種群，利用所述下一代臨時參數解種群的最優解個體更新所述當前迭代下的參數解種群最優解個體，利用所述下一代個體歷史最優解更新所述當前個體歷史最優解并返回步驟“判斷所述當前參數解種群是否滿足所述性能設計目標，得到第一判斷結果”；所述根據所述當前參數解種群和所述當前個體歷史最優解利用粒子速度和位置更新產生下一代臨時參數解種群、下一代個體歷史最優解和下一代臨時參數解種群的最優解個體，具體包括：根據所述當前參數解種群、所述當前個體歷史最優解和所述當前迭代下的參數解種群最優解個體利用粒子速度和位置更新產生下一代臨時參數解種群；根據所述下一代臨時參數解種群和所述當前迭代下的參數解種群最優解個體產生所述下一代個體歷史最優解和所述下一代臨時參數解種群的最優解個體；所述下一代臨時參數解種群中的個體表達式為： 其中，為下一代臨時參數解種群中的第i個個體，為第t次迭代的第i個粒子的第j維的位置，為下一代臨時參數解種群中第i個粒子的第j維的速度，t為迭代次數，i為粒子序號，j為維度；其中，其中，w是慣性權重因子，為第i個粒子個體歷史最優參數解，指參數解種群的最優解，c1為第一學習因子，c2為第二學習因子，r1為第一隨機數，r2為第一隨機數，為第t次迭代的第i個粒子的第j維的速度；所述下一代個體歷史最優解的表達式為： 其中，pbesti為下一代個體歷史最優解，為第t次迭代的第i個粒子的位置，為第t次迭代的第i個粒子的適應度，為下一代臨時參數解種群中的第i個個體的適應度，為下一代臨時參數解種群中的第i個個體；所述下一代臨時參數解種群的最優解個體的表達式為： 其中，gbest為下一代臨時參數解種群的最優解個體，fgebst為下一代臨時參數解種群的最優解個體的適應度。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京航空航天大學，其通訊地址為：211100 江蘇省南京市江寧區將軍路29號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。