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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利时变约束下柔性扑翼系统的自适应动态规划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：CN120972538B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511111495.X，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权时变约束下柔性扑翼系统的自适应动态规划控制方法是由高赫佳;洪涛;刘江旭;孙长银设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本时变约束下柔性扑翼系统的自适应动态规划控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种时变约束下柔性扑翼系统的自适应动态规划控制方法，涉及扑翼智能控制技术领域。方法包括：基于定义的虚拟变量，定义误差变量；基于定义的时变约束，设计障碍李雅普诺夫函数；基于误差变量和障碍李雅普诺夫函数，设计新的李雅普诺夫函数；基于新的李雅普诺夫函数，构建执行神经网络；采用径向基函数神经网络近似和估算长期成本函数；基于长期成本函数，设计评价神经网络；定义外部强化信号和内部增强信号，设计参考神经网络；基于上述三个神经网络，构建基于自适应动态规划的扑翼控制系统；基于自适应动态规划的扑翼控制系统使扑翼无人机在复杂场景中能对期望轨迹进行稳定追踪。采用本发明可提高对期望轨迹的跟踪效果。

本发明授权时变约束下柔性扑翼系统的自适应动态规划控制方法在权利要求书中公布了：1.一种时变约束下柔性扑翼系统的自适应动态规划控制方法，其特征在于，所述方法包括： S1、定义时变约束以及虚拟变量；基于虚拟变量，定义误差变量；基于时变约束，设计障碍李雅普诺夫函数；基于误差变量和障碍李雅普诺夫函数，设计新的李雅普诺夫函数；基于新的李雅普诺夫函数，构建执行神经网络； 其中，所述执行神经网络的更新规则通过下述公式1表示： 1 其中，表示执行神经网络使用的学习率；表示定义的估计误差；表示一个大于零的常数；表示成本函数的估计值;表示执行神经网络中的基函数向量;表示执行神经网络的输入向量；表示估计的执行神经网络权重； S2、采用径向基函数神经网络近似和估算长期成本函数；基于长期成本函数，设计评价神经网络； 其中，评价神经网络的更新律通过下述公式2表示： 2 其中，表示评价神经网络的学习率，表示评价神经网络权重更新中表示梯度方向的组合项；K表示折扣因子;表示评价神经网络的基函数输出向量；表示评价神经网络对时间的导数;表示瞬时成本函数;表示估计的评价神经网络权重;表示预先定义的第一误差；表示估计的评价神经网络权重的转置； S3、定义外部强化信号和内部增强信号；基于外部强化信号和内部增强信号，设计参考神经网络； 其中，参考神经网络的更新规则通过下述公式3表示： 3 其中，表示估计的参考神经网络权值;表示预先定义的第二误差;表示参考神经网络的学习率；表示参考神经网络的误差函数；表示成本函数；表示内部增强信号；表示参考神经网络的误差函数；表示参考神经网络的基函数输出的向量；表示参考神经网络的输入向量； S4、基于执行神经网络、评价神经网络以及参考神经网络，构建基于自适应动态规划的扑翼控制系统；基于自适应动态规划的扑翼控制系统使扑翼无人机在复杂场景中对期望轨迹进行稳定追踪。

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