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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种考虑状态约束的倾转旋翼无人机过渡段固定时间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：CN120066112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510512565.6，技术领域涉及：G05D1/495；该发明授权一种考虑状态约束的倾转旋翼无人机过渡段固定时间控制方法是由吴大伟;赵东杰;王元魁;柴梓嘉;王冰;杨荟憭设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑状态约束的倾转旋翼无人机过渡段固定时间控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑状态约束的倾转旋翼无人机过渡段固定时间控制方法，包括：建立倾转旋翼无人机纵向运动切换非线性动力学模型；设计倾转旋翼无人机过渡段倾转走廊计算方法，并构造非对称时变障碍李雅普诺夫函数解决状态约束问题；设计神经网络系统，用于估计旋翼与机翼间复杂气动耦合所引起的强建模不确定性；设计固定时间自适应飞行控制律，利用神经网络系统信号对未知建模不确定进行补偿；构建闭环多Lyapunov函数，并设计和分析飞行控制律的参数，确保无人机过渡段系统的状态始终保持在约束范围内，并能够实现固定时间内的稳定性。本发明解决了强不确定性、状态约束条件下的倾转旋翼无人机纵向过渡段固定时间控制问题。

本发明授权一种考虑状态约束的倾转旋翼无人机过渡段固定时间控制方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑状态约束的倾转旋翼无人机过渡段固定时间控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：根据倾转旋翼无人机纵向运动特性，建立切换非线性系统模型； 建立倾转旋翼无人机纵向切换非线性系统动力学模型，包括机体坐标系下x轴方向的速度u和z轴方向的速度w、俯仰角θ、俯仰角速度q组成的回路； 倾转旋翼无人机纵向运动动力学模型如下： 其中x1＝θ为俯仰角，X2＝[x21,x22,x23]T为速度向量，x21＝u为机体系下x轴方向的速度，x22＝w为机体系下z轴方向的速度，x23＝q为俯仰角速度，分别为x1和X2的一阶导数，βm为短舱倾角；U＝[Tr,Trθa,δe]T为控制输入，Tr为旋翼产生的拉力，θa为纵向周期边距角，δe为升降舵偏转角；为旋翼与机翼间气动耦合的建模不确定函数，△f1、△f2、△f3都为未知的非线性函数；和分别为建模已知非线性函数和控制增益，表示如下： 其中g为重力加速度，M为倾转旋翼无人机的重量，Iy0为转动惯量，lr为桅杆高度，ky为常系数，Cxc、Czc分别为气动力系数分解在机体坐标系x轴方向和z轴方向上的分力系数、Cmc为气动力产生的俯仰力矩系数；为升降舵产生偏转角δe的俯仰力矩系数，分别为升降舵偏转角δe在机体坐标系x轴方向和z轴方向上产生的分力系数； 根据倾转旋翼无人机过渡段短舱倾角βm的变化，将过渡段的纵向运动模型划分成若干个非线性子系统，得到倾转旋翼无人机过渡段的切换非线性系统模型，表示如下： 其中σt:[0,∞→N表示σt为右连续的切换信号，N为子系统的总个数，当σt＝k时，表示第k个子系统正在激活；分别表示切换信号σt在t时刻系统所对应的建模已知非线性函数、控制增益和建模未知不确定函数； 步骤2：针对倾转旋翼无人机过渡段的多约束条件建立倾转走廊，在此基础上构造非对称障碍李雅普诺夫函数，将系统状态约束在满足倾转走廊约束的范围之内； 步骤3：设计神经网络系统，估计旋翼与机翼间气动耦合带来的未知建模不确定，得到未知建模不确定的逼近值； 所述神经网络系统设计为： 其中为第k个子系统所对应的建模未知不确定函数，为分块对角矩阵，为理想权值矩阵，为理想权值矩阵的分量，j＝1,2,3，l1为神经网络的节点数，是由向基函数构成的向量，为向量的分量，为高斯基函数，ε*为神经网络逼近误差； 步骤4：设计飞行控制律与自适应律，利用步骤3所得神经网络系统的输出信号，即未知建模不确定的逼近值，对未知建模不确定进行补偿； 步骤5：构建闭环多Lyapunov函数，并设计和分析飞行控制律的参数，令倾转旋翼无人机过渡段系统的状态始终保持在约束范围内，实现固定时间内的稳定性； 构建闭环多Lyapunov函数，方法如下： 当第k个子系统激活时，选取闭环多Lyapunov函数Vk如下： 其中V1、V2,k、分别为考虑误差变量俯仰角跟踪误差z1、速度跟踪误差Z2＝[z21,z22,z23]T和滤波误差εf构造的李雅普诺夫函数，表达式如下： 其中ka1t、kb1t分别简记为ka1、kb1，定义如下： 分别为状态x1约束的上界和下界，kaijt、kbijt分别简记为kaij、kbij，hzij为分段函数，表达式如下：其中 分别为系统状态约束的上界和下界，xijd为期望的跟踪指令，zij为系统状态的跟踪误差；为自适应参数跟踪误差，d2j为待设计的正常数，j＝1,2,3； 多Lyapunov函数Vk关于时间的导数如下： 其中△x为期望指令导数的上界，a2为正常数，τk为滤波时间常数，ε为神经网络逼近误差的上界； 设计平均驻留时间其中μ2为正常值，δ为0,λ区间上的任意值，获得： 其中Vtσt为系统的多李雅普诺夫函数，Vσt0为系统多李雅普诺夫函数在时间t＝0的初始值，N0为振颤边界，W′为有界值，即闭环切换系统有界，同时系统状态都在状态约束的安全范围内。

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