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龙图腾网获悉烟台海星天箭航天科技合伙企业(有限合伙)申请的专利一种基于自监督学习的火箭平台海况自适应升降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：CN120447384B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510585703.3，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于自监督学习的火箭平台海况自适应升降控制方法是由巩庆涛;滕瑶;兰公英设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自监督学习的火箭平台海况自适应升降控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自监督学习的火箭平台海况自适应升降控制方法，S1.生成预处理海况扰动数据集；S2.输出多尺度扰动特征表示集合；S3.得到动态先验变分扰动编码器；S4.利用动态先验变分扰动编码器对当前预处理海况扰动数据集进行推理，输出实时海况扰动特征向量，并设定控制性能评价函数；S5.采用实时海况扰动特征向量引导秘书鸟种群初始化位置，通过动态引导型秘书鸟优化算法迭代计算获得最优升降控制参数组；S6.将最优升降控制参数组输入火箭平台升降执行系统并完成平台升降控制，生成平台升降响应数据。本发明解决了传统扰动特征提取方法对非结构性强噪声信号识别能力不足、对扰动先验假设过于静态的问题，大幅提升了扰动感知精度与系统鲁棒性。

本发明授权一种基于自监督学习的火箭平台海况自适应升降控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督学习的火箭平台海况自适应升降控制方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.在火箭平台上同步部署采集系统，连续获取海况扰动数据集并进行预处理，生成预处理海况扰动数据集； S2.构建多尺度自监督变分对比学习模型，并以预处理海况扰动数据集为输入执行自监督训练，输出多尺度扰动特征表示集合； S3.基于多尺度扰动特征表示集合构建火箭平台海况扰动的动态先验分布模型，并将动态先验分布模型嵌入多尺度自监督变分对比学习模型中完成模型更新，得到动态先验变分扰动编码器； S4.利用动态先验变分扰动编码器对当前预处理海况扰动数据集进行推理，输出实时海况扰动特征向量，并基于实时海况扰动特征向量与多尺度扰动特征表示集合构建升降控制参数多维搜索空间，并设定控制性能评价函数； S5.采用实时海况扰动特征向量引导秘书鸟种群初始化位置，启动动态引导型秘书鸟优化算法在升降控制参数多维搜索空间内执行全局搜索，通过动态引导型秘书鸟优化算法迭代计算获得最优升降控制参数组； S6.将最优升降控制参数组输入火箭平台升降执行系统并完成平台升降控制，生成平台升降响应数据。

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