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龍圖騰網獲悉南京航空航天大學申請的專利基于徑向基-反向傳播神經網絡的故障后飛行包線在線預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116127842B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310062283.1，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權基于徑向基-反向傳播神經網絡的故障后飛行包線在線預測方法是由吳震;尹楚;陸宇平設計研發完成，并于2023-01-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于徑向基-反向傳播神經網絡的故障后飛行包線在線預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于徑向基?反向傳播神經網絡的在線安全包線預測方法，可防止飛機在發生突然性結構損傷和氣動故障后失控。首先將機載飛行控制器的命令發送給飛機執行器和傳感器，以監測執行器的健康狀況。然后，利用卡爾曼濾波器基于飛機動力學模型對飛機狀態和傳感器偏差進行估計并利用遞推最小二乘法估計穩定性導數。隨后進行氣動效應建模，建立正常與故障狀態下飛行器氣動模型。最后，利用計算出的無量綱力和力矩，通過將正常飛行模型的輸出與實際飛行器輸出測量值進行比較，啟動在線氣動異常檢測過程。根據識別出的穩定性導數確定可能的故障位置和規模。根據估計的損壞情況應用數據庫檢索方案和插值算法，得到了當前故障情況下的安全包線。

本發明授權基于徑向基-反向傳播神經網絡的故障后飛行包線在線預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于徑向基-反向傳播神經網絡的故障后飛行包線在線預測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1、建立飛行器健康狀態監測模塊； 步驟S2、氣動參數辨識； 步驟S3、結構損傷氣動效應建模及故障數據庫構建； 步驟S4、rbf-bp神經網絡訓練及實時故障診斷； 步驟S5、建立飛行包線數據庫； 所述步驟S2中，氣動參數辨識包括以下步驟： 1使用傳感器測量值或通過卡爾曼濾波器估計的狀態值計算沿每個軸的無量綱力和力矩，飛機的無量綱氣動力和力矩由式1和式2得到； 式中，CL、CD、CY、Cl、Cm、Cn分別為升力系數、阻力系數、側力系數、滾轉力矩系數、俯仰力矩系數和偏航力矩系數，α為攻角，β為側滑角，m為飛機質量，AX、AY、AZ分別為沿X、Y、Z軸的加速度分量，ρ為空氣密度，V為空速，S為機翼面積，Ixx、Iyy、Izz、Ixz為轉動慣量和轉動積，p、q、r分別為滾轉、偏航和俯仰角速度，為滾轉、偏航和俯仰角速度導數，為b、分別為翼展和平均弦長； 2使用遞歸最小二乘法通過式3從仿真數據中估計飛機的穩定性導數； 式中，分別為升力的基本增量系數、升力與迎角相關增量系數、升力與偏航角相關增量系數、升力與升降舵相關的增量系數； 3采用帶遺忘因子的遞推最小二乘法進行參數估計，遞推最小二乘法結構如下： 為待估計的參數，λ∈[0,1]為遺忘因子，當模型參數突然變化時，可變遺忘因子用于增強新數據的影響，并在穩態條件下減少協方差矩陣飽和； 所述步驟S3中，結構損傷氣動效應建模及故障數據庫構建，包括以下步驟： 1水平安定面損傷會導致縱向穩定性改變，由表示；垂直尾翼翼尖損傷導致橫向力和方向穩定性的變化，由的改變值表示； 2損傷程度下的變化值由下式獲得； 式中，ΔC、Cd、C分別為機體損傷程度、受損機體的無量綱氣動力系數和完整機體的無量綱氣動力系數； 3假設每個空氣動力系數的變化范圍與翼尖損失百分比之間近似線性關系；根據計算出的損傷程度變化尺度，使用線性插值，建立各損傷等級下的氣動損傷模型，并生成水平安定面損傷和垂直尾翼翼尖損傷的包括氣動數據和相應穩定性導數的故障氣動數據庫。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京航空航天大學，其通訊地址為：210016 江蘇省南京市秦淮區御道街29號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。