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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利一种无人水面航行器自适应神经网络航向跟踪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：CN119472266B 。

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：202411430465.0，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种无人水面航行器自适应神经网络航向跟踪控制方法是由王启福;关裕腾;宁君;尹勇;姜沉辰设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人水面航行器自适应神经网络航向跟踪控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种无人水面航行器自适应神经网络航向跟踪控制方法，包括：根据周围环境以及周围其他船舶的海况信息，建立三阶响应型无人水面航行器航向控制数学模型；引入线性输入量化分析模型，对控制系统中的控制输入进行量化；基于动态面控制算法，设计李雅普诺夫函数，获取无人水面航行器的航向控制器；基于李雅普诺夫稳定性理论，证明在无需固定的量化参数的先验信息时，设计的带有输入量化的无人水面航行器自适应神经网络航向跟踪控制系统的稳定性，且闭环系统中的所有信号半全局一致有界，通过调节控制器参数使得跟踪误差达到任意小。本发明技术方案能够提升无人水面航行器的航向控制性能，具有更大的通用性和适应性。

本发明授权一种无人水面航行器自适应神经网络航向跟踪控制方法在权利要求书中公布了：1.一种无人水面航行器自适应神经网络航向跟踪控制方法，其特征在于，包括： S1、根据周围环境以及周围其他船舶的海况信息，建立三阶响应型无人水面航行器航向控制数学模型，包括： S11、构建船舶非线性Nomoto模型和带有船舶舵机动力特性模型，如下： 其中，ψ表示船舶艏向角，δ为舵角,K、T均表示船舶运动操纵性指数，α、β均表示非线性参数，δE表示舵机发出的命令舵角，KE表示舵机控制增益，TE表示舵机时间常数； S12、引入输入量化，构建无人水面航行器的三阶响应型数学模型，如下： 其中，ω1、ω2均表示由风、流和波浪引起的未知扰动； S2、引入线性输入量化分析模型，对控制系统中的控制输入进行量化，包括： S21、对于船舶模型中考虑输入量化后的控制输入，令Qu＝q1tu+q2t，取： S22、由于量化过程符号不变，q1t是未知的，从步骤S21的公式得知q1t＞0；当|ut|＜a时，Qu有界，q1t＝1，则q2t有界，则取 S3、基于动态面控制算法，设计李雅普诺夫函数，获取无人水面航行器的航向控制器，包括： S31、定义航向误差为：S1＝x1-xld，S2＝x2-x2d，S3＝x3-x3d，并分别对航向误差求导，得到： S32、定义李雅普诺夫函数，如下： 其中，yi表示虚拟控制项的误差， S33、定义一阶低通滤波器，如下： 其中， S34、由于fx,t未知，构造RBF神经网络去逼近系统模型的未知函数，存在理想权向量θ*∈RN，使得神经网络θ*Thx足够逼近给定函数f并且逼近误差绝对值不大于σM，即： fx＝θ*Thx+ε S35、根据Young不等式，对步骤S32中的V、V求导，得： S36、定义时变增益：其中，qtmin是qt的下界； S37、设计李雅普诺夫函数，如下： 并对步骤S37设计的李雅普诺夫函数求导，得到： S38、根据步骤S36和步骤S37，设计系统控制率和自适应率，如下： 其中， S4、基于李雅普诺夫稳定性理论，证明在无需固定的量化参数的先验信息时，设计的带有输入量化的无人水面航行器自适应神经网络航向跟踪控制系统的稳定性，且闭环系统中的所有信号半全局一致有界，通过调节控制器参数使得跟踪误差达到任意小。

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