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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于LSTM-FCNN攻角估计的运载火箭减载控制方法及系统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：CN118936245B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202411071704.8，技术领域涉及：F42B15/01；该发明授权一种基于LSTM-FCNN攻角估计的运载火箭减载控制方法及系统是由于嘉琪;崔梦真;于海森;谭述君;杨智源设计研发完成，并于2024-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LSTM-FCNN攻角估计的运载火箭减载控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于LSTM‑FCNN攻角估计的运载火箭减载控制方法及系统，涉及运载火箭控制技术领域，包括以下步骤：根据火箭在高空风区域飞行状态数据以及测量的风速数据生成数据集，并采用线性归一化对数据集进行处理；利用归一化后的数据训练LSTM‑FCNN深度神经网络，建立火箭姿态响应与风速之间映射关系；将训练后的LSTM‑FCNN深度神经网络迁移到火箭实际飞行中，基于估计的高空风风速得到攻角，进而采取基于攻角反馈的减载控制方法，降低运载火箭的气动载荷。本发明提升攻角在风场不确定情况下的估计精度，降低运载火箭的气动载荷，提高运载火箭在高空风区域飞行的适应能力。

本发明授权一种基于LSTM-FCNN攻角估计的运载火箭减载控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM-FCNN攻角估计的运载火箭减载控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 根据火箭在高空风区域飞行状态数据以及测量的风速数据生成数据集，并采用线性归一化对数据集进行处理； 利用归一化后的数据训练LSTM-FCNN深度神经网络，建立火箭姿态响应与风速之间映射关系； 将训练后的LSTM-FCNN深度神经网络迁移到火箭实际飞行中，基于估计的高空风风速得到攻角，进而采取基于攻角反馈的减载控制方法，降低运载火箭的气动载荷； 对运载火箭质心运动和绕质心运动分析，确立LSTM-FCNN深度神经网络的输入量为： 输出量为： 其中为序列中各状态量对应的时间起点，为时间终点，为俯仰角偏差，为偏航角偏差，为y方向的视加速度偏差，为z方向的视加速度偏差，为x方向风速，为z方向风速，为时刻火箭飞行高度，为时刻火箭飞行高度； 利用训练后的LSTM-FCNN深度神经网络在线估计风速，并基于风速得到攻角，具体为： 将火箭速度由发射系转换到箭体系： 其中为火箭发射系到箭体系的坐标转换矩阵，、、为火箭在发射坐标系下三个方向的对地速度，、、为火箭在箭体坐标系下三个方向的对空速度； 在箭体系下基于对空速度得到火箭攻角、侧滑角，如下： 上式中为火箭在箭体坐标系下的对空速度，、分别为总攻角、总侧滑角，具体表达式如下： 其中为响应攻角，为气流攻角，为响应侧滑角，为气流侧滑角； 将攻角信息引入控制系统中，火箭俯仰通道控制方程如下： 其中为姿态角反馈增益系数，为姿态角速度反馈增益系数，为攻角反馈减载增益系数，为响应攻角偏差，为发动机摆角指令。

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