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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种空间非合作目标操控平台的姿态强化学习最优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：CN116482969B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202211458428.1，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种空间非合作目标操控平台的姿态强化学习最优控制方法是由肖冰;张海朝;扈晓翔;吴西伟设计研发完成，并于2022-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种空间非合作目标操控平台的姿态强化学习最优控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种空间非合作目标操控平台的姿态强化学习最优控制方法，包括以下步骤：首先，建立受外部时变扰动的空间非合作目标操控平台姿态运动学和动力学数学模型，并将数学模型的标称系统表示为紧凑的向量系统，然后设计出目标函数和最优控制律；紧接着，设计出放宽持续激励条件的critic神经网络权值更新律，用critic神经网络逼近最优控制律，从而获得使目标函数最小化的近似最优控制律；最后，在设计的近似最优控制律中加入鲁棒项抑制外部扰动使空间非合作目标操控平台的姿态控制系统在具有鲁棒性的同时也具有最优性。本发明平衡控制代价和控制性能之间的关系，并且设计的critic神经网络权值更新律可以放宽持续激励条件。

本发明授权一种空间非合作目标操控平台的姿态强化学习最优控制方法在权利要求书中公布了：1.一种空间非合作目标操控平台的姿态强化学习最优控制方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1，由执行器对空间非合作目标操控平台提供有效力矩，即提供姿态控制系统的输入，姿态控制系统的输出为姿态修正罗德里格参数和姿态角速度，均通过敏感元件获得，从而建立受外部时变扰动的空间非合作目标操控平台姿态运动学和动力学数学模型； 步骤2，引入增广变量，包含姿态修正罗德里格参数和姿态角速度，进而将步骤1中的姿态运动学和动力学数学模型的标称系统表示为紧凑的向量系统，并设计出目标函数和最优控制律； 步骤3，设计放宽持续激励条件的critic神经网络权值更新律，从而获得使目标函数最小化的近似最优控制律；所得critic神经网络权值的更新律设计为： ； 其中，，和均表示正常数，表示正定的对角矩阵，其中，，变量，是一个小的正常数，表示双曲正切函数，表示基函数对的偏导，，为近似最优控制律，为bellman误差项，表示正定的常数矩阵的逆矩阵，为增广的分配矩阵，为系统项，表示的全零矩阵，表示空间非合作目标操控平台正定转动惯量矩阵的逆矩阵； 步骤4，在步骤3获得的近似最优控制律的基础上，加入鲁棒项抑制外部扰动以提升姿态控制系统的鲁棒性；鲁棒近似最优控制器使姿态控制系统在具有鲁棒性的同时也具有最优性；所得的稳定的鲁棒近似最优控制器为： 其中，表示近似最优控制律，，和均为正常数，且满足大于外部干扰力矩模值的上界，是对critic神经网络最优权值的估计值。

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