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龍圖騰網獲悉暗劍智航科技(大連)有限公司申請的專利六槳聯動共軸雙旋翼無人直升機系統及自適應控制方法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：CN120447405B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202510955434.5，技術領域涉及：G05B13/04；該發明授權六槳聯動共軸雙旋翼無人直升機系統及自適應控制方法是由賈茹;李偉;崔凱平;楊頃航;張騰;朱順;宮立勇設計研發完成，并于2025-07-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本六槳聯動共軸雙旋翼無人直升機系統及自適應控制方法在說明書摘要公布了：本發明公開了六槳聯動共軸雙旋翼無人直升機系統及自適應控制方法，包括如下步驟：S1、采集飛行多源運行狀態數據，預處理生成標準化數據集；S2、篩選穩定工況飛行數據，訓練變分自編碼器模型；S3、標準化數據集輸入模型，分布重構推斷與健康判別，提取異常擾動特征；S4、構建積分滑模面，設計自適應滑模控制律，調整參數與容錯補償；S5、結合任務類型與工況，根據健康判別結果，智能切換控制參數。本發明實現了六槳聯動共軸雙旋翼無人直升機在復雜工況下的智能健康判別與自適應魯棒優化控制。

本發明授權六槳聯動共軸雙旋翼無人直升機系統及自適應控制方法在權利要求書中公布了：1.六槳聯動共軸雙旋翼無人直升機自適應控制方法，其特征在于，包括如下步驟： S1、采集六槳聯動共軸雙旋翼無人直升機在飛行過程中的多源運行狀態數據，對多源運行狀態數據進行預處理，生成標準化數據集； S2、從標準化數據集中，篩選無人直升機處于無故障、無擾動且各項指標穩定狀態下的飛行數據，構建正常工況數據集，對變分自編碼器模型進行訓練，建立飛行系統的潛在分布結構； S3、將標準化數據集輸入訓練完成的變分自編碼器模型，進行分布重構推斷，對飛行系統當前健康狀態進行判別，判斷重構誤差或潛在變量分布是否超過預設閾值，若超過則標記當前工況為異常，并提取異常擾動特征向量； S4、基于標準化數據集以及異常擾動特征向量，構建積分滑模面，設計變結構積分滑模控制律，調節與積分滑模面相關的滑模控制增益參數，當判定存在異常工況或極端擾動時，自動調整控制器參數，實時觸發力矩補償與容錯控制機制； S5、結合實際飛行任務類型與環境工況，根據健康狀態判別結果，對無人直升機的控制參數進行智能切換，實現不同飛行任務下的自適應優化控制； 所述S2具體包括： S21、從生成的標準化數據集中，提取各槳葉轉速、推力、電機電流、飛行器姿態角、任務類型、飛行階段和工況標簽； S22、依據無人直升機運行日志和系統狀態標簽，從標準化數據集中篩選各項指標穩定、無故障、無擾動條件下的飛行數據，構建正常工況數據集； S23、基于正常工況數據集，設計變分自編碼器模型，變分自編碼器模型包括多通道編碼器、聯合潛在空間、條件融合機制、時序遞歸結構與解碼器，其中多通道編碼器對不同類型特征分別采用獨立神經網絡分支進行特征編碼，各編碼分支輸出拼接為綜合特征向量，經全連接層映射至潛在空間，條件融合機制將任務類型、飛行階段或工況標簽作為條件變量與綜合特征向量聯合輸入，時序遞歸結構在編碼端和解碼端均采用門控循環單元網絡實現對多時刻數據序列的時序建模，解碼器由全連接神經網絡和遞歸結構組成； S24、將正常工況數據集輸入變分自編碼器模型的多通道編碼器，分別對各類型特征進行編碼，得到特征通道編碼結果，從標準化數據集中，提取連續歷史多步時序特征，利用變分自編碼器模型的時序遞歸結構對歷史多步時序特征進行時序遞歸建模，提取時序隱藏狀態，其中，為歷史時序步數； S25、將各特征通道編碼結果拼接形成綜合特征向量，將綜合特征向量、條件變量及時序隱藏狀態經多頭自注意力與條件融合機制加權融合，分別為不同特征通道、歷史時刻和條件變量分配自適應注意力權重與門控系數，得到融合表示，將融合表示輸入變分自編碼器模型的聯合潛在空間，獲得動態自適應的潛在變量； S26、將得到的潛在變量及條件變量輸入變分自編碼器模型的解碼器，由全連接神經網絡和遞歸結構還原出各源特征的重構結果，得到多源特征的重構序列； S27、在解碼器中，長短時記憶網絡根據潛在變量、條件變量以及時序隱藏狀態遞歸生成多源特征的重構序列； S28、基于多源特征的重構序列，構建變分自編碼器模型的損失函數； S29、利用正常工況數據集對變分自編碼器模型進行訓練，最小化損失函數，優化多通道編碼器、聯合潛在空間、條件融合機制、時序遞歸結構與解碼器的參數。

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