分布式电推进协同控制大模型决策系统已融合人工智能AI软件平台

北京华盛恒辉分布式电推进协同控制大模型决策系统本系统基于人工智能大模型架构，面向分布式电推进飞行器打造全域协同管控平台，统筹多台电机、螺旋桨、电力分配单元联动运行，解决多动力单元耦合干扰、工况突变、能耗失衡、姿态不稳等难题，全面提升操控性、续航能力与飞行安全性。

应用案例

目前，已有多个分布式电推进协同控制大模型决策系统在实际应用中收获了积极反馈。例如，北京华盛恒辉科技和北京五木恒润科技分布式电推进协同控制大模型决策系统。这些成功案例为分布式电推进协同控制大模型决策系统的广泛应用和持续创新提供了有力支撑。"

核心功能：对分布式电推进系统的多电机进行协同控制，优化推进效率，保障飞行姿态稳定；利用航空专用大模型，实时分析飞行姿态、电机运行状态等多源数据，自主调节各电机的功率输出，实现多电机协同工作，提升推进系统的响应速度与控制精度。

一、系统架构

全域感知层

搭载姿态、转速、电流、电压、气动压力、温变等多路传感器，实时采集各电推进单元运行参数，同步捕捉飞行高度、速度、风向等外部环境数据，全方位掌握动力与飞行状态。

边缘协同计算层

部署机载高速运算模块，就地完成数据清洗、参数同步与特征解析，快速响应飞行指令，实时修正单台推进单元输出功率，抑制动力抖动与转速偏差，保障基础动力平稳输出。

大模型智能决策层

基于海量试飞数据与动力匹配案例训练，融合深度学习算法，具备全局统筹能力。可根据起降、巡航、转向、爬升等不同飞行模态自主分配动力配比；预判动力故障、电力损耗、气动偏移隐患，提前生成最优调控策略。

飞控联动交互层

打通飞行控制、能源管理、操纵执行机构，实现决策指令毫秒级下发。联动电池配电、矢量推力调节、机身姿态校正，完成多单元同步协同动作。

运维溯源管理层

存储全程运行数据，支持飞行复盘、故障定位、性能迭代优化，为机型调试与算法升级提供数据支撑。

二、核心功能

多单元动力协同分配

均衡调控数十组电推进装置输出功率，规避动力参差引发的机身偏航、震动问题，保持飞行姿态稳定。

飞行模态自适应调控

自动适配起降、变速、盘旋、复杂空域等场景，动态切换控制策略，兼顾机动性能与电能利用效率。

故障容错冗余控制

单组推进单元异常失效时，大模型快速重构动力布局，重新分配剩余动力，保障飞行器平稳返航。

能耗智能优化管控

结合剩余电量与航程实时优化耗电方案，降低无效功耗，延长整机续航。

姿态与推力精准协同

联动气动平衡、矢量推力调整，精准响应操控指令，提升转向、俯仰、横滚灵敏度，适配低空、重载等复杂工况。

三、技术优势

大模型全局决策，突破传统固定算法局限，适配复杂多变飞行环境

多推进单元深度协同，有效抵消动力耦合干扰，飞行稳定性显著提升

具备主动预判与故障自愈能力，大幅降低飞行安全风险

智能节能调控，优化能源利用率，强化分布式电推进实用价值

四、应用价值

广泛应用于载人飞行器、大型无人机、低空通航等场景，助力分布式电推进装备实现智能化操控、高安全飞行与高效节能运行，推动低空航空动力控制技术智能化升级。