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龍圖騰網(wǎng)獲悉太行國家實(shí)驗(yàn)室申請的專利一種基于DLH-IHBA的自適應(yīng)循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)控制規(guī)律優(yōu)化方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120335319B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510828239.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05B13/04；該發(fā)明授權(quán)一種基于DLH-IHBA的自適應(yīng)循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)控制規(guī)律優(yōu)化方法是由陳映雪;劉雄飛;李海旺設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-20向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于DLH-IHBA的自適應(yīng)循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)控制規(guī)律優(yōu)化方法在說明書摘要公布了：本申請?zhí)峁┝艘环N基于DLH?IHBA的自適應(yīng)循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)控制規(guī)律優(yōu)化方法，屬于航空發(fā)動(dòng)機(jī)控制技術(shù)領(lǐng)域，包括建立自適應(yīng)循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)模型，基于自適應(yīng)循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)模型確定優(yōu)化變量；針對每個(gè)自適應(yīng)循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)的控制模式，確定約束條件和基于優(yōu)化變量的目標(biāo)函數(shù)，控制模式包括穩(wěn)態(tài)控制模式和過渡態(tài)控制模式，穩(wěn)態(tài)控制模式包括最低油耗控制模式、最大推力控制模式和最低渦輪前溫度控制模式；基于目標(biāo)函數(shù)和約束條件，采用多維學(xué)習(xí)獵取策略融合蜜獾優(yōu)化算法對每個(gè)控制模式的控制規(guī)律進(jìn)行優(yōu)化，獲得最優(yōu)控制變量，采用Tent映射作為初始粒子群位置映射。本申請方案提高了發(fā)動(dòng)機(jī)控制規(guī)律優(yōu)化的收斂速度，提高了優(yōu)化效果及發(fā)動(dòng)機(jī)性能。

本發(fā)明授權(quán)一種基于DLH-IHBA的自適應(yīng)循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)控制規(guī)律優(yōu)化方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于DLH-IHBA的自適應(yīng)循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)控制規(guī)律優(yōu)化方法，其特征在于，所述方法包括： 建立自適應(yīng)循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)模型，基于所述自適應(yīng)循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)模型確定優(yōu)化變量； 針對每個(gè)自適應(yīng)循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)的控制模式，確定約束條件和基于優(yōu)化變量的目標(biāo)函數(shù)，所述控制模式包括穩(wěn)態(tài)控制模式和過渡態(tài)控制模式，所述穩(wěn)態(tài)控制模式包括最低油耗控制模式、最大推力控制模式和最低渦輪前溫度控制模式； 基于所述目標(biāo)函數(shù)和所述約束條件，采用多維學(xué)習(xí)獵取策略融合蜜獾優(yōu)化算法對每個(gè)控制模式的控制規(guī)律進(jìn)行優(yōu)化，獲得最優(yōu)控制變量；其中，所述多維學(xué)習(xí)獵取策略融合蜜獾優(yōu)化算法包括基于Tent映射作為初始粒子群位置映射； 所述采用多維學(xué)習(xí)獵取策略融合蜜獾優(yōu)化算法對每個(gè)控制模式的控制規(guī)律進(jìn)行優(yōu)化，包括： 構(gòu)建初始種群、最大迭代次數(shù)、變量、優(yōu)化變量的空間維數(shù)以及搜索空間的邊界，并將蜜獾的位置進(jìn)行初始化，并采用Tent映射作為初始粒子群位置映射； 進(jìn)行獵物的嗅覺強(qiáng)度定義； 計(jì)算準(zhǔn)余弦定律變化的密度因子； 基于所述密度因子和所述嗅覺強(qiáng)度，更新挖掘階段的蜜獾位置以及采蜜階段的蜜獾位置； 基于多維學(xué)習(xí)獵取策略更新蜜獾位置以提高搜索個(gè)體的質(zhì)量并增加搜索能力，獲得當(dāng)前最佳位置和當(dāng)前最佳適應(yīng)度值； 采用貪心策略干擾當(dāng)前最佳位置，獲得最終的全局最優(yōu)位置和最佳適應(yīng)度值； 所述基于多維學(xué)習(xí)獵取策略更新蜜獾位置，包括： 基于蜜獾的原始位置和蜜獾的新位置構(gòu)建半徑矩陣； 基于半徑矩陣以及當(dāng)前個(gè)體和備選個(gè)體之間的歐幾里得距離構(gòu)建鄰域矩陣； 通過從多個(gè)鄰域矩陣學(xué)習(xí)，生成新個(gè)體，其中每個(gè)新個(gè)體的第d維度是基于隨機(jī)選擇的個(gè)體的第d維度進(jìn)行更新，所述新個(gè)體為基于多維學(xué)習(xí)獵取策略更新后的蜜獾位置。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人太行國家實(shí)驗(yàn)室，其通訊地址為：610000 四川省成都市天府新區(qū)集萃街619號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。