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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于强化学习的火箭弹姿态自适应控制方法与系统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：CN119509275B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202411656498.7，技术领域涉及：F42B15/36；该发明授权一种基于强化学习的火箭弹姿态自适应控制方法与系统是由宁昕;孙鹏宇;王铮;白云飞;晁鲁静设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的火箭弹姿态自适应控制方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习的火箭弹姿态自适应控制方法与系统，属于火箭弹姿态控制技术领域，该方法通过反步法构建控制火箭弹姿态的自适应控制器，自适应控制器中通过基于强化学习的Actor‑CriticAC实现火箭对未知扰动的自适应，使得系统能够迅速收敛到期望状态，在不依赖内部模型的情况下对未知非线性观测，实现了火箭弹姿态的跟踪控制。

本发明授权一种基于强化学习的火箭弹姿态自适应控制方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的火箭弹姿态自适应控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，建立火箭弹姿态运动学模型和动力学模型，将运动学模型和动力学模型均转变为反步法的非线性模型，所述非线性模型中包括第一阶子系统和第二阶子系统，所述非线性模型中包含未知干扰和控制输入； S2，构建第一阶子系统的虚拟控制律和第二阶子系统的跟踪误差导数，所述跟踪误差导数中设置有未知扰动； 所述第一阶子系统的虚拟控制律为： 13 其中，x2c为期望值，为火箭弹偏航角和俯仰角的跟踪误差，表示火箭弹偏航角和俯仰角的跟踪期望值； 所述第一阶子系统和第二阶子系统分别为： 3 其中，，、、分别为非线性矩阵，u为控制信号，d为未知干扰，，分别表示火箭弹的偏航角和俯仰角，，为弹体坐标系中火箭弹绕弹体角速度； 所述第二阶子系统的跟踪误差导数为： 15 其中，为状态变量的导数，为虚拟控制量的导数，d为未知干扰，为未知干扰的估计值； S3，通过执行神经网络对未知扰动进行拟合，获得强化学习的自适应控制器，通过评价神经网络评价执行神经网络的结果，所述评价神经网络通过罚函数近似评价；所述自适应控制器通过李雅普诺夫证明稳定性； 所述执行神经网络和评价神经网络均通过梯度下降法获得更新率，所述执行神经网络的更新目标为效益误差最小，所述评价神经网络的更新目标为残差的均方差最小； S3中，所述执行神经网络对未知扰动进行拟合为： 17 其中，； S4，所述自适应控制器火箭弹输出控制信号，所述控制信号用于控制偏航角和俯仰角，实现火箭弹姿态自适应； 所述火箭弹控制的控制律为： 12 其中，项是对角度跟踪误差的补偿。

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