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龙图腾网获悉珠海翔翼航空技术有限公司申请的专利一种飞行控制优化方法、系统、电子设备及存储介质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：CN120560046B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511036566.4，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种飞行控制优化方法、系统、电子设备及存储介质是由陈璞;陈想;马玲;张璇设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种飞行控制优化方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及飞行控制技术领域，公开了一种飞行控制优化方法、系统、电子设备及存储介质，包括获取的飞行状态数据，执行数据标准化以及完整性处理；构建轴向注意力动态模型以建立状态转移关系；配置深度强化学习框架并定义多目标优化机制；响应于处理后的所述飞行状态数据，基于所述轴向注意力动态模型以及所述深度强化学习框架，通过交互式训练过程迭代更新网络参数，实现飞行控制策略的梯度优化；响应于训练后所述飞行状态数据，输出环境因素与控制参数的动态关联模型，生成用于部署的飞行调节指令集。本发明通过轴向注意力与深度强化学习的融合架构，使得建模效率提升，降低计算复杂度，同时泛化能力较强，最终提高控制精度，增强飞行安全性。

本发明授权一种飞行控制优化方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种飞行控制优化方法，其特征在于，包括： 响应于获取的飞行状态数据，执行数据标准化以及完整性处理，其中，所述飞行状态数据包括飞行员操作指令、飞行器姿态参数以及环境监测指标的原始时序数据集； 构建轴向注意力动态模型以建立状态转移关系，包括构建基于双路径注意力机制的轴向变换器网络，用于学习飞行状态转移的时空依赖关系，所述轴向注意力动态模型，包括时间维度注意力层以及特征维度注意力层，通过所述时间维度注意力层捕获操作序列中的长期依赖特征，生成时间维度特征表示，在所述特征维度注意力层中学习不同飞行状态数据间的耦合关系，构建多维特征交互矩阵；配置独立调整的时间维度与特征维度多头注意力组件，用于增强所述轴向注意力动态模型的表示能力；构建包含残差连接的层级化网络架构，用于防止训练过程退化； 配置深度强化学习框架并定义多目标优化机制，包括状态空间定义、动作空间映射以及奖励机制的多目标优化学习框架； 响应于处理后的所述飞行状态数据，基于所述轴向注意力动态模型以及所述深度强化学习框架，通过交互式训练过程迭代更新网络参数，实现飞行控制策略的梯度优化，根据差异化策略初始化网络参数，包括采用正交矩阵初始化策略网络参数，基于方差稳定原则初始化价值评估网络参数；构建基于价值评估网络的损失函数，包括构建时序差分误差的均方差损失函数，优化价值评估网络预测精度；设置自适应调整的学习率机制，包括实施分阶段衰减的学习率调整机制，平衡训练速度与收敛稳定性；基于样本重要性权重构建优先级采样策略，加速关键样本的学习过程； 响应于训练后所述飞行状态数据，输出环境因素与控制参数的动态关联模型，生成用于部署的飞行调节指令集，计算环境干扰参数与飞行控制参数的实时影响系数矩阵；基于实时影响系数矩阵生成反映环境-操作关联关系的三维动态曲面图谱，所述三维动态曲面图谱的横轴映射环境参数，纵轴表征控制参数，曲面高度指示调节效能；根据环境参数风险等级动态输出推力补偿系数与姿态保守调节量；在飞行仿真环境中测试策略鲁棒性，量化评估轨迹跟踪精度与能源消耗指标。

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