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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于非线性模型的飞行控制方法及系统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：CN120353238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510546823.2，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种基于非线性模型的飞行控制方法及系统是由徐尤松;周旭;招启军;曹宸恺;崔壮壮;任斌武;杜思亮;赵国庆;陈喆;陈希设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于非线性模型的飞行控制方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开一种基于非线性模型的飞行控制方法及系统，涉及无人飞行控制领域，包括：获取BP神经网络模型；当目标无人直升机执行单次飞行任务时，给定初始状态量和未来步操纵量序列，并通过循环调用次单步状态量预测环节，得到未来步状态量响应；采用差分进化算法确定损失函数最小时对应的步操纵量序列，并作为最优操纵量序列；对目标无人直升机施加最优操纵量序列中的第一步操纵量，得到目标无人直升机的真实状态量响应；利用真实状态量响应更新初始状态量，并重复执行上述过程，不断对BP神经网络模型预测的状态量进行反馈校正，直至目标无人直升机的单次飞行任务结束。本申请提高了飞行控制的精准度和运算效率。

本发明授权一种基于非线性模型的飞行控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于非线性模型的飞行控制方法，其特征在于，所述基于非线性模型的飞行控制方法包括： S1.获取BP神经网络模型；所述BP神经网络模型用于根据目标无人直升机当前的状态量和当前的操纵量预测下一离散时刻的状态量； S2.当目标无人直升机执行单次飞行任务时，给定初始状态量和未来步操纵量序列，并通过循环调用次单步状态量预测环节，得到未来步状态量响应；所述单步状态量预测环节包括：将当前的状态量和当前的操纵量输入所述BP神经网络模型，并将所述BP神经网络模型预测的状态量作为下一离散时刻的状态量使用；其中，； S3.基于未来步状态量响应与期望状态量之间的偏差构建损失函数，并采用差分进化算法确定所述损失函数最小时对应的步操纵量序列，并作为最优操纵量序列； S4.对目标无人直升机施加所述最优操纵量序列中的第一步操纵量，得到目标无人直升机的真实状态量响应； S5.利用所述真实状态量响应更新所述初始状态量； S6.重复执行步骤S2~S5，不断对所述BP神经网络模型预测的状态量进行反馈校正，直至目标无人直升机的单次飞行任务结束。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京航空航天大学，其通讯地址为：210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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