智能控制是赋予飞行器随机应变能力的重点研究领域，也是下一代智慧飞行器的研究雏形

何为飞行器智能控制？

通过智能技术赋能，使飞行器主要技术指标得到显著提升，或具备以往所不具备的能力；并能通过学习和训练，使能力得到持续提升，从而适应来自飞行器本体、环境、扰动和任务的不确定性，完成复杂的飞行任务。

目前，飞行器智能控制系统组成部分包括：测试与飞行、感知辨识、规划制导、姿态控制、执行以及学习与演进等

智能控制的四大维度

维度1：本体适应性——自主优化，减少束缚

传统飞行器研制要展开大量的模态试验和仿真实验。为降低对试验的依赖，针对这一问题，研究团队提出对同系列、多批次的历史仿真、飞行、测试数据融合，形成全生命周期数据，基于数据挖掘、深度学习、时序预测等技术完成对飞行器本体特征的认知和修正，进一步建立可不断演化的本体特征模型。这种设计理念可以开启多元化的飞行器研制方法，让设计和生产更加个性化、智能化。

维度2：环境适应性——精准辨识，灵活调整

由于飞行环境的复杂多变，为应对这些不确定性，应当赋予飞行器强大的环境感知和自主决策能力。例如在自然激励下的启动参数在线精确辨识、非合作目标轨迹预测等技术，能够自主感知大气等环境条件，自主调整飞行轨迹等。以确保飞行器在复杂多变的飞行环境中安全、稳定地执行任务。

维度3：扰动适应性——精准修正、自主应对

面对结构振动、风干扰等不确定性扰动，通过基于模仿学习的在线增量学习的自适应控制技术，能够在验证平台上完整实现的降低负面影响。

维度4：任务适应性——智慧决策、精准送达

随着大模型的发展，开发本领域大模型驱动的多元数据融合、类脑神经网络高效评估与决策等算法，赋予飞行器在线分析、自主评估和决策的智慧成为了探索的目标。

目前，为提升飞行中随机应变能力，通过综合外部态势与环境、本体状态、扰动程度等信息，智慧决策、自主飞行轨迹规划、优化能量分配和容错控制策略成为了下一阶段的重点任务。