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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于动态模型更新驱动的滑翔飞行器智能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：CN120386189B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510475914.1，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于动态模型更新驱动的滑翔飞行器智能自适应控制方法是由韦常柱;琚啸哲;米长伟;张峪浩;马爽;徐磊设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态模型更新驱动的滑翔飞行器智能自适应控制方法在说明书摘要公布了：基于动态模型更新驱动的滑翔飞行器智能自适应控制方法，属于飞行器控制技术领域。方法如下：离线滑翔飞行器代理模型构建；滑翔飞行器控制器设计；实际控制指令求取；滑翔飞行器代理模型动态更新与自适应控制调整。本发明采用神经网络构建滑翔飞行器代理模型，避免了建模误差并为飞行器模型在线动态更新提供了良好基础；采用滑动机制与基于记忆感知突触的增量学习方法进行飞行器代理模型的在线动态更新，增强飞行器控制系统对环境与任务的适应性，提升了飞行器代理模型的精度；基于飞行器模型代理网络与非线性模型插值的实际控制指令计算设计，提升了飞行器对干扰与不确定性的适应能力，实现飞行器在线高精度控制。

本发明授权基于动态模型更新驱动的滑翔飞行器智能自适应控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态模型更新驱动的滑翔飞行器智能自适应控制方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤： S1：离线滑翔飞行器代理模型构建； S2：滑翔飞行器控制器设计； S3：实际控制指令求取； 所述S3包括如下步骤： S301：根据滑翔飞行器当前状态以及俯仰通道的期望控制力矩，可得俯仰通道的期望气动力矩系数： 20式20中： 为动压； 为参考面积； 为参考长度； S302：求取俯仰通道的实际控制指令； 所述S302包括如下步骤： S30201：根据滑翔飞行器能力将俯仰舵通道偏角分为特征点区间，将当前马赫数、攻角、侧滑角以及俯仰舵偏角序列输入气动代理网络模型，得到对应的俯仰通道的期望气动力矩系数序列，俯仰通道代理网络模型如下： 1式1中： 为滚转通道舵偏角； 为偏航通道舵偏角； 为滚转通道一维气动力矩系数； S30202：寻找序列的最大值与最小值，判断期望气动力矩系数是否大于序列中的最大值或小于序列中的最小值，当满足上述条件时，则取序列中最大值或最小值对应的舵偏角为实际控制指令； 反之，则从序列的起始值开始，依次判断期望气动力矩系数是否位于序列中相邻的两个值之间，当满足所述条件时，则利用插值获取期望气动力矩系数对应的舵偏角，当存在多个满足条件的舵偏角时，则取与前一时刻舵偏角偏差绝对值最小的舵偏角作为实际控制指令； S303：同理求取偏航通道的实际控制指令以及滚转通道的实际控制指令； S4：滑翔飞行器代理模型动态更新与自适应控制调整； 所述S4包括如下步骤： S401：利用飞行力学原理将滑翔飞行器飞行过程中的量测数据转化为代理网络模型的输入与输出，将该数据累计，采用滑动机制形成模型动态更新样本集； S402：利用模型动态更新样本集与MAS增量学习方法对滑翔飞行器代理网络模型进行在线持续更新调整，使代理网络模型在线动态更新； 所述S402包括如下步骤： S40201：假设原始代理网络模型的参数为，利用输出对输入的梯度计算网络参数的重要性；S40202：计算网络损失函数： 21式21中： 为利用模型动态更新样本集计算得到的损失函数； 为衡量重要性的参数； 为当前代优化的代理网络模型参数； S40203：利用梯度下降方法优化式21，即可实现代理网络模型参数的优化，从而实现对代理网络模型的动态更新； S403：将S3中使用的气动网络代理模型用S402中的动态更新后的模型替代，以获得更加准确的飞行器控制指令。

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