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龍圖騰網獲悉珠海翔翼航空技術有限公司申請的專利一種飛行控制優(yōu)化方法、系統(tǒng)、電子設備及存儲介質獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120560046B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202511036566.4，技術領域涉及：G05B13/04；該發(fā)明授權一種飛行控制優(yōu)化方法、系統(tǒng)、電子設備及存儲介質是由陳璞;陳想;馬玲;張璇設計研發(fā)完成，并于2025-07-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種飛行控制優(yōu)化方法、系統(tǒng)、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及飛行控制技術領域，公開了一種飛行控制優(yōu)化方法、系統(tǒng)、電子設備及存儲介質，包括獲取的飛行狀態(tài)數據，執(zhí)行數據標準化以及完整性處理；構建軸向注意力動態(tài)模型以建立狀態(tài)轉移關系；配置深度強化學習框架并定義多目標優(yōu)化機制；響應于處理后的所述飛行狀態(tài)數據，基于所述軸向注意力動態(tài)模型以及所述深度強化學習框架，通過交互式訓練過程迭代更新網絡參數，實現飛行控制策略的梯度優(yōu)化；響應于訓練后所述飛行狀態(tài)數據，輸出環(huán)境因素與控制參數的動態(tài)關聯模型，生成用于部署的飛行調節(jié)指令集。本發(fā)明通過軸向注意力與深度強化學習的融合架構，使得建模效率提升，降低計算復雜度，同時泛化能力較強，最終提高控制精度，增強飛行安全性。

本發(fā)明授權一種飛行控制優(yōu)化方法、系統(tǒng)、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種飛行控制優(yōu)化方法，其特征在于，包括： 響應于獲取的飛行狀態(tài)數據，執(zhí)行數據標準化以及完整性處理，其中，所述飛行狀態(tài)數據包括飛行員操作指令、飛行器姿態(tài)參數以及環(huán)境監(jiān)測指標的原始時序數據集； 構建軸向注意力動態(tài)模型以建立狀態(tài)轉移關系，包括構建基于雙路徑注意力機制的軸向變換器網絡，用于學習飛行狀態(tài)轉移的時空依賴關系，所述軸向注意力動態(tài)模型，包括時間維度注意力層以及特征維度注意力層，通過所述時間維度注意力層捕獲操作序列中的長期依賴特征，生成時間維度特征表示，在所述特征維度注意力層中學習不同飛行狀態(tài)數據間的耦合關系，構建多維特征交互矩陣；配置獨立調整的時間維度與特征維度多頭注意力組件，用于增強所述軸向注意力動態(tài)模型的表示能力；構建包含殘差連接的層級化網絡架構，用于防止訓練過程退化； 配置深度強化學習框架并定義多目標優(yōu)化機制，包括狀態(tài)空間定義、動作空間映射以及獎勵機制的多目標優(yōu)化學習框架； 響應于處理后的所述飛行狀態(tài)數據，基于所述軸向注意力動態(tài)模型以及所述深度強化學習框架，通過交互式訓練過程迭代更新網絡參數，實現飛行控制策略的梯度優(yōu)化，根據差異化策略初始化網絡參數，包括采用正交矩陣初始化策略網絡參數，基于方差穩(wěn)定原則初始化價值評估網絡參數；構建基于價值評估網絡的損失函數，包括構建時序差分誤差的均方差損失函數，優(yōu)化價值評估網絡預測精度；設置自適應調整的學習率機制，包括實施分階段衰減的學習率調整機制，平衡訓練速度與收斂穩(wěn)定性；基于樣本重要性權重構建優(yōu)先級采樣策略，加速關鍵樣本的學習過程； 響應于訓練后所述飛行狀態(tài)數據，輸出環(huán)境因素與控制參數的動態(tài)關聯模型，生成用于部署的飛行調節(jié)指令集，計算環(huán)境干擾參數與飛行控制參數的實時影響系數矩陣；基于實時影響系數矩陣生成反映環(huán)境-操作關聯關系的三維動態(tài)曲面圖譜，所述三維動態(tài)曲面圖譜的橫軸映射環(huán)境參數，縱軸表征控制參數，曲面高度指示調節(jié)效能；根據環(huán)境參數風險等級動態(tài)輸出推力補償系數與姿態(tài)保守調節(jié)量；在飛行仿真環(huán)境中測試策略魯棒性，量化評估軌跡跟蹤精度與能源消耗指標。

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珠海翔翼航空技術有限公司，其通訊地址為：519030 廣東省珠海市香洲區(qū)保稅區(qū)32號地；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”。