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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于数据驱动技术的高超声速飞行器姿态容错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：CN116610136B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310722061.8，技术领域涉及：G05D1/49；该发明授权基于数据驱动技术的高超声速飞行器姿态容错控制方法是由郭健;徐胜元;马倩;邓凌;周川;郜烨君;邓文嘉设计研发完成，并于2023-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据驱动技术的高超声速飞行器姿态容错控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据驱动技术的高超声速飞行器姿态容错控制方法，针对高超声速飞行器在飞行过程中发生的执行器故障，考虑加性故障和外部干扰的情况，基于混合数据驱动模型设计了一种自适应的滑模鲁棒控制策略。首先针对于高超声速飞行器，利用飞行力学的原理建立数学模型，并且使用BP神经网络和RNN神经网络替换模型中需要依靠风洞实验测试出来的参数。其次基于滑模控制理论，设计了一种自适应滑模面，使得跟踪误差能在不同的故障工况下快速收敛至零。本发明通过引入广义学习系统对控制器中的非线性参数进行辨识，提高了系统的抗干扰性能。该方法在高超声速飞行器具有加性故障及扰动的情况下较传统容错控制方法具有有效性和优越性。

本发明授权基于数据驱动技术的高超声速飞行器姿态容错控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动技术的高超声速飞行器姿态容错控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：建立高超声速飞行器姿态运动学、动力学模型； 步骤S2：将舵面偏角输入姿态运动学、动力学模型，获得飞行器姿态角；将获得的飞行器姿态角输入训练好的级联神经网络，获得补偿量；将姿态运动学、动力学模型获得的飞行器姿态角加上补偿量，获得补偿后的飞行器姿态角，利用积分环节求出三轴姿态角，将姿态运动学、动力学模型与级联神经网络并行的架构称为混合数据驱动模型； 步骤S3：建立用于控制器设计的故障模型，根据步骤S2中混合数据驱动模型的输出，利用广义学习系统实时估计故障模型中的不确定项，广义学习系统的输出如下所示： Δ＝WTΦz+Hz+ε 其中z为神经网络的输入，W和H为网络权重，ε为网络估计误差，Φ·为径向基函数，表达式如下所示： 其中c为输入数据的聚类中心，σ为该聚类中心的带宽，在线使用时则通过自适应律更新网络中的W和H参数；广义学习系统对于不确定项的估计表达式写为： 其中为神经网络输出，和的自适应更新参数，更新方式如下： 其中和为自适应参数的微分更新形式；η1和η2为比例系数；Si为对应通道的滑模面； 步骤S4：设计适应执行器加性故障的自适应滑模控制器，将控制器输出控制力矩经过转换后作用于物理实体，保证物理实体在加性故障的情况下依然能跟踪上给定姿态角，具体方法为： 根据故障模型，设计自适应滑模容错控制器，控制器输入自适应参数、不确定项的估计值，输出三轴气动力矩，通过转换矩阵将气动力矩转变为舵面偏角后应用于物理实体，给出控制器包含的容错控制律如下： 其中，ux、uy、uz为滚转、偏航、俯仰三通道的控制输入，θd、ψd、γd分别为俯仰角期望值、偏航角期望值、滚转角期望值；sx、sy、sz分别为滚转、偏航、俯仰三通道滑模面，为滚转、偏航、俯仰三通道滑模面的自适应参数；为滚转、偏航、俯仰三通道不确定项，由广义学习系统估计输出。

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