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龙图腾网恭喜聊城大学申请的专利基于飞行器模型的数据驱动非均匀采样控制器设计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：CN117111622B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202310962385.9，技术领域涉及：G05D1/49；该发明授权基于飞行器模型的数据驱动非均匀采样控制器设计方法是由陈国梁;王琳淇;夏建伟;朱成龙;庄光明设计研发完成，并于2023-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于飞行器模型的数据驱动非均匀采样控制器设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于飞行器模型的数据驱动非均匀采样控制器设计方法，本发明步骤为：步骤一：将飞行器模型建模为马尔科夫跳变系统，包括模型分析、分解模型、简化方程、平衡状态转化、线性状态简化；步骤二：提出基于数据的马尔科夫跳变系统的未知系统矩阵表示方法；步骤三：通过构造李雅普诺夫双边环泛函，建立马尔科夫跳变系统的基于数据的稳定性条件；步骤四：验证所设计的数据驱动非均匀采样数据控制器不仅能够在系统遭受噪声扰动的情况下顺利实现控制，而且能够节约通讯资源；步骤五：通过纵向和横向模型的飞行试验数据表明所提控制方案的有效性。

本发明授权基于飞行器模型的数据驱动非均匀采样控制器设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于飞行器模型的数据驱动非均匀采样控制器设计方法，其特征在于，包括以下步骤：a建立飞行器系统的状态空间模型；利用牛顿第二运动定律，建立飞机模型的非线性模型，其中平移运动方程为: 转动运动方程为: 当飞机水平直线飞行时，这六个方程分解为三个纵向方程和三个横向方程；首先考虑飞机模型的纵向运动方程，对于该系统，只考虑X、Z和M的干扰；由于V＝P＝R＝Φ＝0，其余的方程简化了，得到飞机模型的纵向运动方程为： 假设飞机处于平衡状态，总的外力和力矩写成它们的平衡值和摄动值的和：U＝U0+u，Z＝Z0+dZ，W＝W0+w，X＝X0+dX，Θ＝Θ0+θ，M＝M0+dM，Q＝Q0+q，其中假设W0＝0，Q0＝0，M0＝0，则得： 因此，得到的飞机模型纵向线性方程简化为： 其中，另外，只考虑干扰Y,L和N；因此，横向运动方程的三个方程分别为: 假设飞机处于直线水平平衡状态，则总线速度和角速度、欧拉角、总外力和力矩均表示为其平衡点和摄动值之和：P＝P0+p，R＝R0+r，V＝V0+v，Y＝Y0+dY，L＝L0+dL，N＝N0+dN，Φ＝Φ0+φ，Ψ＝Ψ0+ψ，飞行器模型的横向运动方程为： 因此，得到的飞机模型横向线性方程简化为： 其中，其中g是重力，IX是飞机x轴的惯性，IY是飞机y轴的惯性，IZ是飞机z轴的惯性，IXZ是惯性叉积，L是侧倾力矩，Lβ是侧倾力矩对侧滑角的导数，Lp是侧倾力矩对滚转角速度的导数，Lr是是侧倾力矩对偏航率的导数，M是俯仰力矩，Mα是俯仰力矩对攻击角度的导数，Mq是俯仰力矩对俯仰率的导数，m是质量，N是偏航力矩，Nβ是偏航力矩对对侧滑角的导数，Np是偏航力矩对滚转角速度的导数，Nr是偏航力矩对偏航率的导数，P是总滚动率，p是扰动总滚动率，Q是总俯仰率，q是扰动俯仰率，R是总偏航率，r是扰动偏航率，U是沿x轴的总速度，u是沿x轴的扰动速度，V是沿y轴的总速度，v是沿y轴的扰动速度，W是沿z轴的总速度，w是沿z轴的扰动速度，X是沿x轴的总力，Y是沿y轴的总力，Yβ是沿y轴的力对侧滑角的导数，Z是沿z轴的总力，Zα是沿z轴的力对攻击角度的导数，Zq是沿z轴的力对俯仰率的导数，α是攻击角度，β是倾斜角度，Φ是滚动欧拉角，φ是扰动滚动欧拉角，Ψ是偏航欧拉角，是扰动偏航欧拉角，Θ是俯仰欧拉角，θ是扰动俯仰欧拉角，δA是副翼偏转，δDT是差异水平尾偏转，δE是差异水平尾偏转，δPTV是俯仰推力矢量喷口偏转，δR是舵偏转，δRTV是差异俯仰力矩推力矢量喷口偏转，δYTV是偏航推力矢量喷口偏转T＜0；由于飞机的速度和高度不同，系统的参数也不同；以飞行试验数据为基础，将飞行器横向模型和纵向模型分别建模为马尔科夫跳变系统，其中不同飞行速度和高度之间的跳变服从马尔可夫链，则飞行器模型表示为： 其中是状态向量，是输入向量，rt是定义在完备概率空间上右连续的马尔可夫链，在有限集中取值；转移率矩阵具有如下转移概率：其中，σ＞0，如果i≠j，χij≥0是在时刻t的模态i跳到时刻t+σ的模态j的转移率；b设定采样条件：t＝tk是系统采样时刻，并且满足控制输入ut＝Krtxtk，t∈[tk,tk+1；采样周期tk+1-tk＝hk∈[hmin,hmax]，其中hmin表示采样数据周期的下界，hmax表示采样数据周期的上界；c设计反馈输入，将系统模型转换为闭环系统：定义控制输入ut＝Krtxtk，t∈[tk,tk+1，其中Krt是模态依赖状态反馈控制器；将Art，Brt和Crt简写为Ai，Bi和Ci进而得到闭环系统 d为研究基于模型的数据驱动控制问题提出以下假设：假设1：矩阵Ai和Bi都是未知的；e考虑测量数据和噪声数据：基于假设1，通过考虑测量数据和噪声数据研究系统的稳定性和镇定性问题；在离散时刻Hl∈[0,t]，假设带有扰动的系统的测量是可行的，其中是一个已知的列满秩矩阵；假设测量数据受到未知噪声的破坏，其中∈t捕获未知噪声；定义矩阵X和U是可行的，E∈Γ是未知的且有界，具体的形式如下所示：E:＝[∈H1∈H2…∈Hγ], X:＝[xH1xH2…xHγ],U:＝[uH1uH2…uHγ],则直接得到: 噪音数据有以下具体约束: 其中，是已知的；该噪声数据约束是有界加性噪声建模形式；定义一个经典的噪声，Qd＝-I，Sd＝0，Rd＝∈2γI，其中∈＞0，则上述约束转换为： f定义关于AiBi的集合:根据测量数据和噪声数据，定义关于AiBi的集合Σe: g给定基于数据的未知矩阵Ai和Bi的表示: 其中，h做出关于集合Σe的假设:假设2：矩阵Ξe是不可逆的并且有q个正特征值；i定义飞行器系统能够达到渐进稳定性的采样控制器表述条件：存在正定矩阵Pi,H1,H2,对称矩阵F,和任意矩阵E1,E2,G,Y1i，Y2i，Z1i,Z2i,Qi,hk∈{hmin,hmax},且满足以下线性矩阵不等式: 其中， 通过上述步骤，得到了让飞行器系统达到渐进稳定性的采样控制器。

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