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龙图腾网恭喜福州大学申请的专利基于模糊规则插值的飞行机器人模型未知项快速估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：CN116300463B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202310296895.7，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于模糊规则插值的飞行机器人模型未知项快速估计方法是由陈彦杰;刘鑫成;沈蒙召;范俊炜;何炳蔚;张丽萍设计研发完成，并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模糊规则插值的飞行机器人模型未知项快速估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于模糊规则插值的飞行机器人模型未知项快速估计方法。包括：将飞行机器人的输入误差做为模糊估计器的输入；对模糊估计器的输入输出进行论域划分，得到输入模糊集和输出模糊集，并给出初始模糊规则；采用乘积推理机、单值模糊器和中心平均解模糊器，结合初始模糊规则，设计无插值功能的模糊估计器；根据阈值判断是否需要采用模糊规则插值；若调用模糊插值功能，先确定参考输入隶属函数代表值和输出代表值，利用插值方法求解新的输入隶属函数和输出代表值，计算新生成模糊规则的规则强度并判断得出输出权重值；结合初始模糊规则和插值新生成的模糊规则，设计模糊规则插值估计器。本发明用于实现对飞行机器人建模未知项估计。

本发明授权基于模糊规则插值的飞行机器人模型未知项快速估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模糊规则插值的飞行机器人模型未知项快速估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、将飞行机器人的输入误差e和做为模糊估计器的输入； 步骤S2、对模糊估计器的输入输出进行论域划分，得到输入模糊集A1、输出模糊集A2和一个输出模糊集B1，并给出初始模糊规则； 步骤S3、采用乘积推理机、单值模糊器和中心平均解模糊器，结合给定的初始模糊规则，设计无插值功能的模糊估计器； 步骤S4、根据提前设计的阈值判断是否需要采用模糊规则插值，若隶属度值大于阈值，则采用无插值功能的模糊估计器，否则调用模糊规则插值功能； 步骤S5、若调用模糊规则插值功能，首先确定参考输入隶属函数代表值和输出代表值，然后利用插值方法求解新的输入隶属函数和输出代表值，最后计算新生成模糊规则的规则强度并判断得出输出权重值； 步骤S6、结合初始模糊规则和新生成的模糊规则，设计具有模糊插值功能的模糊规则插值估计器，实现对飞行机器人建模未知项的估计； 所述步骤S4具体为： 在初始模糊规则的基础上，引入一种模糊规则插值方法；对于模糊估计器的任何一个输入，通过当前的隶属函数计算出隶属度大小；如果隶属度值μmax大于阈值，则采用无插值功能的模糊估计器；若隶属度大小μmax小于预定的可调整的阈值，则表示该输入不受当前模糊集的隶属函数支配，则通过引入的模糊规则插值方法为这个未支配输入生成一个新的隶属函数、一条新生成的模糊规则和插值后输出模糊论域； 所述步骤S5具体为： 步骤S51、若调用模糊规则插值功能，首先选择三角函数作为隶属函数来求出模糊隶属度的值；三角隶属函数的代表值被定义为三个关键点坐标a0,a1,a2的平均值，其中，a0,a2分别表示三角隶属函数与输入轴的左交点和右交点，a1表示三角函数的顶点对应的输入轴上的值； 给定两个不失一般性的参考模糊集：Ar1表示为ar10,ar11,ar12，Ar2表示为ar20,ar21,ar22，该模糊集的代表值定义如下： 根据模糊集中每个论域对应的隶属函数，对应的隶属函数代表值由5计算得出；模糊估计器输入的值被定义为输入的代表值：Repe和Repr1和Repr2被定义为对应于插值中提到的两个参考模糊规则的隶属函数代表值； 步骤S52、根据6计算输入插值比例尺，以在相邻两个参考模糊规则之间构建新的中间模糊规则，输入插值比例尺λRepe、为： 定义λRepx为插值比例尺代表值，其中x＝e时，λRepx＝λRepe；时， 模糊估计器的输入是多输入时，输出插值比例尺由输入插值比例尺求平均值得出，如下所示： 步骤S53、模糊规则插值的转换方程如下所示： 新生成的模糊隶属函数A'＝a'0,a1',a'2由转换方程8计算得出，将模糊估计器的输入带入到新的隶属函数中计算得到新生成的模糊隶属度值； 定义brj0和brj2为参考模糊规则对应的输出论域区间的左右端点的值，brj1为中点的数值，其中j＝1,2；联立式9、10，求出插值后的输出代表值RepB'；插值后的输出区间由RepB'判断，即判断插值后新的输出论域；由于每个输出论域都有对应的权重值，因此确定新生成模糊规则的输出权重值大小，用于设计模糊估计器； 通过上述步骤，获得一条新的模糊规则，模糊规则库中的模糊规则总数等效地增加一条；还能够通过转换方程计算获得新生成的模糊规则的规则强度和插值后新的输出域的权重，并将其引入构建模糊估计器时的去模糊化过程中。

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