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龙图腾网获悉暗剑智航科技(大连)有限公司申请的专利六桨联动共轴双旋翼无人直升机系统及自适应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：CN120447405B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510955434.5，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权六桨联动共轴双旋翼无人直升机系统及自适应控制方法是由贾茹;李伟;崔凯平;杨顷航;张腾;朱顺;宫立勇设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本六桨联动共轴双旋翼无人直升机系统及自适应控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了六桨联动共轴双旋翼无人直升机系统及自适应控制方法，包括如下步骤：S1、采集飞行多源运行状态数据，预处理生成标准化数据集；S2、筛选稳定工况飞行数据，训练变分自编码器模型；S3、标准化数据集输入模型，分布重构推断与健康判别，提取异常扰动特征；S4、构建积分滑模面，设计自适应滑模控制律，调整参数与容错补偿；S5、结合任务类型与工况，根据健康判别结果，智能切换控制参数。本发明实现了六桨联动共轴双旋翼无人直升机在复杂工况下的智能健康判别与自适应鲁棒优化控制。

本发明授权六桨联动共轴双旋翼无人直升机系统及自适应控制方法在权利要求书中公布了：1.六桨联动共轴双旋翼无人直升机自适应控制方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集六桨联动共轴双旋翼无人直升机在飞行过程中的多源运行状态数据，对多源运行状态数据进行预处理，生成标准化数据集； S2、从标准化数据集中，筛选无人直升机处于无故障、无扰动且各项指标稳定状态下的飞行数据，构建正常工况数据集，对变分自编码器模型进行训练，建立飞行系统的潜在分布结构； S3、将标准化数据集输入训练完成的变分自编码器模型，进行分布重构推断，对飞行系统当前健康状态进行判别，判断重构误差或潜在变量分布是否超过预设阈值，若超过则标记当前工况为异常，并提取异常扰动特征向量； S4、基于标准化数据集以及异常扰动特征向量，构建积分滑模面，设计变结构积分滑模控制律，调节与积分滑模面相关的滑模控制增益参数，当判定存在异常工况或极端扰动时，自动调整控制器参数，实时触发力矩补偿与容错控制机制； S5、结合实际飞行任务类型与环境工况，根据健康状态判别结果，对无人直升机的控制参数进行智能切换，实现不同飞行任务下的自适应优化控制； 所述S2具体包括： S21、从生成的标准化数据集中，提取各桨叶转速、推力、电机电流、飞行器姿态角、任务类型、飞行阶段和工况标签； S22、依据无人直升机运行日志和系统状态标签，从标准化数据集中筛选各项指标稳定、无故障、无扰动条件下的飞行数据，构建正常工况数据集； S23、基于正常工况数据集，设计变分自编码器模型，变分自编码器模型包括多通道编码器、联合潜在空间、条件融合机制、时序递归结构与解码器，其中多通道编码器对不同类型特征分别采用独立神经网络分支进行特征编码，各编码分支输出拼接为综合特征向量，经全连接层映射至潜在空间，条件融合机制将任务类型、飞行阶段或工况标签作为条件变量与综合特征向量联合输入，时序递归结构在编码端和解码端均采用门控循环单元网络实现对多时刻数据序列的时序建模，解码器由全连接神经网络和递归结构组成； S24、将正常工况数据集输入变分自编码器模型的多通道编码器，分别对各类型特征进行编码，得到特征通道编码结果，从标准化数据集中，提取连续历史多步时序特征，利用变分自编码器模型的时序递归结构对历史多步时序特征进行时序递归建模，提取时序隐藏状态，其中，为历史时序步数； S25、将各特征通道编码结果拼接形成综合特征向量，将综合特征向量、条件变量及时序隐藏状态经多头自注意力与条件融合机制加权融合，分别为不同特征通道、历史时刻和条件变量分配自适应注意力权重与门控系数，得到融合表示，将融合表示输入变分自编码器模型的联合潜在空间，获得动态自适应的潜在变量； S26、将得到的潜在变量及条件变量输入变分自编码器模型的解码器，由全连接神经网络和递归结构还原出各源特征的重构结果，得到多源特征的重构序列； S27、在解码器中，长短时记忆网络根据潜在变量、条件变量以及时序隐藏状态递归生成多源特征的重构序列； S28、基于多源特征的重构序列，构建变分自编码器模型的损失函数； S29、利用正常工况数据集对变分自编码器模型进行训练，最小化损失函数，优化多通道编码器、联合潜在空间、条件融合机制、时序递归结构与解码器的参数。

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