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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种高速飞行器智能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：CN119511907B 。

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：202411677684.9，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权一种高速飞行器智能控制方法是由程昊宇;李程炫;黄汉桥;郑碧玉;刘昕;刘政卓;董越;翁玮烨设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高速飞行器智能控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种高速飞行器智能控制方法，包括构建飞行器控制架构、决策神经网络模型，对决策神经网络进行训练，根据飞行器的飞行状态对控制指令进行实时补偿，以实现对变构型高速飞行器的控制。飞行器控制器采用模型+学习双层架构，决策神经网络设计为DoubleNetwork结构，奖励函数设计考虑了俯仰、偏航、滚转通道的过载误差，决策神经网络模型的训练基于双延迟确定性策略梯度算法，采用优先经验回放技术和目标策略平滑机制优化训练过程，使控制系统能够实现对控制指令的实时智能调节，从环境中获取飞行器三通道的过载量、姿态角及对应的上一时刻控制器输出的舵偏指令，智能体输出为俯仰、偏航、滚转通道的控制指令，以实现对变构型高速飞行器的智能控制。

本发明授权一种高速飞行器智能控制方法在权利要求书中公布了：1.一种高速飞行器智能控制方法，其特征在于，采用双层控制器架构，第一层为PID标称控制器，其输入为参考控制指令，输出为三通道舵偏控制指令；第二层为基于TD3算法的智能控制器，用于补偿第一层的PID标称控制器的控制指令，输入为飞行器的过载量、姿态角以及上一时刻输出的三通道控制指令，输出为三通道补偿舵偏控制指令；将第一层控制器输出的控制指令和第二层控制器输出的控制指令叠加，作为整个双层控制器的输出指令，其中为俯仰舵偏控制指令，为偏航舵偏控制指令，为滚转舵偏控制指令； 所述基于TD3算法的智能控制器为TD3算法决策神经网络模型，采用DoubleNetwork的网络结构，即整个网络结构由六个深度神经网络构成，分别为Actor网络、Critic1网络、Critic2网络、TargetActor网络、TargetCritic1网络、TargetCritic2网络； Actor网络生成的动作作为Critic1网络和Critic2网络的输入，用于估算对应的Q值，而两个Critic网络提供的Q值用于评估Actor网络生成的策略，反向传播更新Actor网络的参数，使策略朝更优的方向调整； TargetActor网络从主Actor网络复制而来，提供用于计算目标值的动作，TargetCritic1和TargetCritic2网络从主Critic1和Critic2网络复制而来，利用TargetActor生成的动作和下一个状态估算目标Q值； Actor网络、Critic1网络和Critic2网络的权重在学习过程中根据双延迟确定性策略梯度定理即时更新，记为Actor_e、Critic1_e和Critic2_e，网络权重系数分别为、和；而TargetActor网络、TargetCritic1网络和TargetCritic1网络则是通过跟踪前一对网络参数的形式来更新参数，记为Actor_t、Critic1_t和Critic2_t，权重分别为、和； 决策神经网络采用两套Critic网络，计算目标值时取二者中的较小值，从而抑制因自举和最大化带来的网络过估计问题；为了计算期望的未来奖励，首先使用Actor目标网络估算下一个状态下的动作： 在动作上加上噪声以增加算法的探索性，噪声服从正态分布： TD3算法使用两个Critic目标网络来估算动作的Q值，如下式所示： 为了避免过度估计，选择两者中的最小值作为目标Q值，如下式所示： 。

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