发明专利已授权

基于深度学习的三自由度直升机显式模型预测控制方法

📄 申请号：CN202010433327.3 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-05-21

公开号

CN111580389B

公开日

2022-05-24

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G05B13_04

IPC 分类号

G05B13_04 , G06F30_15 , G06F30_20 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

模型预测控制模型预测控制深度学习飞行控制

应用场景

直升机飞行控制, 无人机控制, 飞行器姿态控制, 智能控制系统, 航空航天

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摘要

基于深度学习的三自由度直升机显式模型预测控制，包含：步骤1)首先对直升机系统进行分析和动力学建模；步骤2)通过显式模型预测控制算法，进行数据的采集及处理；步骤3)构建并且训练基于EMPC的神经网络；步骤4)模型验证及深度学习网络的应用。本发明解决克服了传统模型预测控制计算资源需要高，计算时间长，通过与深度学习相结合，有效的提升了控制精度和预测准确率，提高了计算效率。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于接收体积分割的位值最佳时机阈值检测方法

当前第 / 件

一类3,4‑双吲哚‑1,2,4‑三氮唑酮类化合物及其制备方法和应用

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