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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种飞行器类脑神经网络解耦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：CN120949565B 。

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：202511107998.X，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种飞行器类脑神经网络解耦控制方法是由于海涛;曾凡毅;刘晓东;徐颂;贾晨辉;郭尚伟;王伟丽设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种飞行器类脑神经网络解耦控制方法在说明书摘要公布了：本发明为一种飞行器类脑神经网络解耦控制方法，包括以下步骤：获取飞行器与不同姿态相关的各通道多维度信息；构建解耦神经网络，包括特征编码层、动态解耦层和控制动作映射层，输入为多通道控制误差融合信号，输出为解耦后的各通道独立控制指令；特征编码层整体上先利用注意力机制模块输出加权后的特征向量，再通过对比表征学习模块进一步优化，生成加强特征向量；将解耦神经网络与被控对象模型连接，在线对解耦神经网络进行训练，利用训练好的飞行器姿态解耦网络控制器用于飞行器的解耦控制。利用正交性和低秩性约束来优化解耦过程，实现了模型复杂度的有效降低以及对冗余维度干扰的有效抑制。

本发明授权一种飞行器类脑神经网络解耦控制方法在权利要求书中公布了：1.一种飞行器类脑神经网络解耦控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取飞行器与不同姿态相关的各通道多维度信息； 构建解耦神经网络，所述解耦神经网络包括特征编码层、动态解耦层和控制动作映射层，解耦神经网络输入为多通道控制误差融合信号，解耦神经网络的输出为解耦后的各通道独立控制指令； 所述特征编码层整体上先利用注意力机制模块输出加权后的特征向量，再通过对比表征学习模块进一步优化，生成加强特征向量F，转换为适用于解耦神经网络动态解耦层的时序编码输入到动态解耦层； 所述动态解耦层由N个耦合震荡神经元组成，且具有正交特性和低秩特性的表征约束L为： L＝p1Lo+p2Ll+p3Ls+p4Ld Ll＝||ε||nuc 其中，p1、p2、p3、p4为权重系数，分别对应不同约束项的优先级；Lo为正交性约束，为参数化正交投影矩阵，θ是解耦神经网络的参数矩阵，d表示特征的维度；I3为3×3单位矩阵；Ll为低秩性约束，ε为残差张量；Ls为独立性约束；Mfi,fj为解耦特征fi,fj的互信息；Ld为连续性约束，t代表时间步；Φθt+1、Φθt分别表示t+1时间步和t时间步的参数化正交投影矩阵；fi,fj分别为第i个神经元和第j个神经元的解耦特征； 将解耦神经网络与被控对象模型连接，在线对解耦神经网络进行训练，损失函数定义为： 其中，m为飞行器控制通道维度，为第i通道的实时控制误差向量，ni为第i个控制通道的误差向量维度，L为具有正交特性和低秩特性的表征约束项； 利用训练好的飞行器姿态解耦网络控制器用于飞行器的解耦控制。

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