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龍圖騰網獲悉大連理工大學申請的專利基于大語言模型的高超聲速飛行器智能控制系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120386268B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510872984.0，技術領域涉及：G05B19/042；該發明授權基于大語言模型的高超聲速飛行器智能控制系統是由王冠;曾柏瑜;劉凱;安帥斌;楊峰;劉佳恒設計研發完成，并于2025-06-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于大語言模型的高超聲速飛行器智能控制系統在說明書摘要公布了：本發明屬于高超聲速飛行器控制技術領域，涉及一種基于大語言模型的高超聲速飛行器智能控制系統。本發明的目的是為了提供通過自然語言指令實現飛行器的智能化控制。該方法包括智能決策層、權重映射層、離線優化數據庫、插值計算層和控制執行層的系統設計，實現對參考指令的穩定跟蹤。本發明可以實現從自然語言指令到精確控制動作的智能化映射，顯著降低操作復雜度，提高系統的任務適應性和智能化水平。且具有廣闊的應用前景。

本發明授權基于大語言模型的高超聲速飛行器智能控制系統在權利要求書中公布了：1.一種基于大語言模型的高超聲速飛行器智能控制系統，其特征在于，包括智能決策層、權重映射層、離線優化數據庫、插值計算層和控制執行層，具體如下： （1）構建智能決策層實現自然語言理解與安全驗證 智能決策層基于大語言模型構建，負責理解自然語言指令并生成控制策略權重和飛行軌跡；該層包括指令預處理模塊、語義安全護欄模塊、軌跡生成模塊和權重生成模塊； 指令預處理模塊： 指令預處理模塊接收輸入的自然語言指令，對其進行標準化處理，包括格式標準化、單位轉換和上下文信息整合；該模塊輸出標準化后的指令信息傳遞給語義安全護欄模塊； 語義安全護欄模塊： 語義安全護欄模塊接收指令預處理模塊輸出的標準化指令信息，基于RoboGuard框架，對輸入指令進行多層次安全性驗證；通過計算所需的平均爬升率和加速度來判斷指令的可行性，其中平均爬升率計算公式為： 1，其中，為平均爬升率，為目標高度，為當前高度，為指定時間；平均加速度計算公式為： 2，其中，為平均加速度，為目標速度，為當前速度； 系統將平均爬升率和加速度的計算值與飛行器性能包線進行對比，識別物理上不可達的指令；同時，該模塊還執行邏輯一致性檢驗，識別指令內部的邏輯矛盾；安全邊界保護功能驗證指令是否超出預定義的安全包線限制，確保所有通過驗證的指令都在飛行器的安全操作范圍內； 軌跡生成模塊： 軌跡生成模塊接收語義安全護欄模塊驗證通過的指令信息，根據自然語言指令中的目標狀態和時間約束，生成連續的高度-速度軌跡序列，獲得期望軌跡；對于飛行任務，采用五次多項式方法： 高度軌跡： 3，速度軌跡： 4，其中，為高度軌跡多項式系數，為速度軌跡多項式系數，t為時間變量； 權重生成模塊： 權重生成模塊接收語義安全護欄模塊驗證通過的指令信息，通過大語言模型的語義解析，將自然語言指令轉換為五維的任務權重向量： 5，式中，為超調量權重，為調節時間權重，為穩態誤差權重，為舵面變化平滑度權重，為魯棒裕度權重，所有權重非負；權重向量滿足歸一化約束： 6，大語言模型通過預先建立的關鍵詞到權重映射知識庫，識別操作人員的任務偏好；生成的權重向量傳遞給權重映射層； （2）設計權重映射層實現權重向量到控制參數的精確轉換 建立權重錨點集合： 權重映射層負責將智能決策層輸出的任務權重向量與離線優化數據庫進行匹配，實現從權重空間到控制參數空間的精確映射；通過維護一個預定義的權重錨點集合，這些錨點通過凸組合理論構成權重空間中的一個凸包，其數學表達為： 7，其中，為第i個權重錨點的凸組合系數，N為錨點總數； 當大型語言模型生成任意的任務權重向量時，權重映射層首先判斷該向量是否位于預定義的凸包內；如果，則系統通過求解凸優化問題來確定一組凸組合系數，使得權重向量能夠表示為錨點的線性組合： 8，設計權重投影機制：對于不在凸包內的權重向量，系統采用最優投影策略，將其投影到最近的凸包邊界點上，投影計算公式為： 9，其中，為投影后的權重向量，表示二范數，為中的最小值； （3）構建離線優化數據庫提供全覆蓋的最優控制參數 設計三維數據庫架構： 數據庫的權重維度對應N個預定義的權重錨點，每個錨點代表一種特定的控制性能偏好組合；工況維度僅包括高度和速度參數；優化極點維度對應每個權重錨點-工況組合的最優極點配置； 建立數據庫索引結構： 數據庫索引結構采用二維映射的形式表示為： 10，其中，表示第i個權重錨點，表示第j個工況點，表示對應的最優極點配置； 實施離線多目標優化： 離線優化過程采用多目標優化方法，其代價函數設計為： 11，其中，為極點配置向量，為超調量代價，為調節時間代價，為穩態誤差代價，為舵面變化平滑度代價，為魯棒裕度代價； （4）開發插值計算層實現雙域插值的最優極點配置 插值計算層實現雙域插值算法，接收權重映射層輸出的凸組合系數和當前飛行狀態，通過插值計算獲得最優極點配置；該層采用分層遞進的插值策略，首先在權重域進行插值匹配，然后在工況域進行精細化插值，最終實現兩個域的有機結合； 實現權重域插值算法： 在權重域插值階段，系統利用權重映射層傳遞的凸組合系數對預定義的權重錨點進行插值計算；具體而言，對于大語言模型輸出的任意任務權重向量，系統通過求解最小二乘優化問題來確定最優的凸組合系數： 12這一過程需要滿足歸一化約束條件和非負性約束； 設計工況域插值機制： 在工況域插值階段，系統針對當前飛行狀態和每個權重錨點，從對應的極點數據庫中選K個最近鄰工況點，采用徑向基函數插值方法得到局部最優極點配置；插值計算公式為： 13其中，是工況域插值得到的局部最優極點；是基于距離加權的插值系數，是徑向基函數的帶寬參數，用于控制插值的平滑程度和局部性，為第j個最近鄰工況點； 執行最終極點合成： 最終極點合成階段將權重域和工況域的插值結果進行有機融合；系統通過公式計算最終的最優極點配置： 14其中，是權重域插值得到的凸組合系數；最終極點配置傳遞給控制執行層； （5）建立控制執行層實現精確的飛行控制 控制執行層包括外環控制模塊和內環控制模塊，負責將智能決策層的輸出轉化為具體的控制動作； 設計外環控制模塊： 外環控制模塊接收智能決策層軌跡生成模塊輸出的期望軌跡，采用動態逆方法，建立從期望軌跡到內環指令的映射關系： 15其中，為攻角指令，為當量比指令，為高度變化率指令，為速度變化率指令，和為飛行器動力學函數； 構建內環控制模塊： 內環控制模塊接收外環控制模塊輸出的攻角和當量比指令，基于自適應極點配置方法，使用插值計算層提供的最優極點配置，實現精確的姿態和推進系統控制； 極點調度采用漸進式調整方法： 16其中，是調整系數，控制極點更新速度，為控制步數。

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