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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种增程式混合推进双源动态耦合能量管理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：CN121671871B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610171475.X，技术领域涉及：B64D27/33；该发明授权一种增程式混合推进双源动态耦合能量管理方法是由王春燕;丁飞宇;赵万忠;梁为何;栾众楷;周小川;张自宇设计研发完成，并于2026-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种增程式混合推进双源动态耦合能量管理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种增程式混合推进双源动态耦合能量管理方法，包括：对双源动力系统及飞行场景进行全域物理建模，建立双源动态耦合模型；设计强化学习物理约束奖励函数，采用QMPSO算法对奖励函数的各项系数进行优化训练，输出优化后的奖励函数系数；验证合格的双源动态耦合模型，对功率分配系数进行优化；输出电池与增程器的最优功率分配系数；通过对各性能指标的多维度对比分析，验证双源功率协同控制策略在飞行经济性、运行稳定性及系统寿命保障方面的优越性。本发明通过动态耦合建模与强化学习实现电池与增程器的协同功率分配，适配飞行场景负载需求，提升系统能效并延长部件寿命。

本发明授权一种增程式混合推进双源动态耦合能量管理方法在权利要求书中公布了：1.一种增程式混合推进双源动态耦合能量管理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 1对双源动力系统及飞行场景进行全域物理建模，构建飞行纵向运动模型以量化飞行阻力与推进系统扭矩的映射关系，同时建立双源动态耦合模型；其中，电池模型用于表征SOC动态变化及热耦合内阻瞬态响应特性，增程器模型用于量化热惯性滞后特性并构建一阶惯性响应关系，且适配高功率飞行场景的特性参数；通过部署传感器，实时采集飞行速度、加速度、飞行姿态角、飞行高度、大气密度、电池温度及SOC状态信号，并基于采集的信号计算实时功率偏差，以量化双源响应的不对称性； 2基于步骤1得到的建模结果及传感器采集信号，先设计强化学习物理约束奖励函数，该奖励函数包含飞行场景效率奖励项、增程器启停抑制惩罚项及电池热退化惩罚项，其中效率奖励项适配飞行负载特性，启停抑制惩罚项与增程器启停事件计数相关联，热退化惩罚项与电池内阻模型及飞行场景温度特性相关联；再采用QMPSO算法对奖励函数的各项系数进行优化训练，以燃油消耗量、功率偏差及增程器启停次数为优化目标函数，输出优化后的奖励函数系数；最后将实测功率需求与模型预测功率需求进行比对，计算功率匹配误差，验证双源动态耦合模型的耦合准确性，为后续强化学习优化提供模型基础； 3基于步骤2得到的优化后奖励函数及验证合格的双源动态耦合模型，采用CDO-DDPG强化学习算法对功率分配系数进行优化；该强化学习算法的状态空间设为SOC、飞行速度、功率需求、电池温度、功率偏差，动作空间设为电池目标功率、增程器目标功率；在算法网络中嵌入增程器差分响应模型及功率平滑约束，以实现功率分配过程的平滑性控制，避免飞行负载突变导致的功率波动，最终输出电池与增程器的最优功率分配系数； 4基于步骤3强化学习输出的最优功率分配系数，结合系统实时功率需求完成总功率的协同分解，确定电池目标功率和增程器目标功率并执行控制指令；引入飞行场景热管理联动机制，根据传感器采集的电池温度、增程器温度，基于双源模型动态调整二者最大允许功率，避免核心部件在高功率飞行时出现过温运行现象； 5基于步骤4实现的稳定控制效果，设计对比验证实验以评估双源功率协同控制策略的性能；选取传统规则式功率分配策略作为对比策略，在航空仿真软件中搭建飞行设备整机模型，设定统一的测试飞行工况；在相同测试工况下，分别采集双源功率协同控制策略与对比策略的核心性能指标，包括燃油消耗率、电池SOC波动幅度、增程器启停次数及功率匹配误差；通过对各性能指标的多维度对比分析，验证双源功率协同控制策略在飞行经济性、运行稳定性及系统寿命保障方面的优越性。

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