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龍圖騰網獲悉湖南科技大學申請的專利一種基于RBF神經網絡PID優化的擠壓油膜阻尼器主動控制方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120370669B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510858390.4，技術領域涉及：G05B11/42；該發明授權一種基于RBF神經網絡PID優化的擠壓油膜阻尼器主動控制方法是由賓光富;王茂;李超;潘陽;李堅;王維民;馮坤;何立東;吳宇設計研發完成，并于2025-06-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于RBF神經網絡PID優化的擠壓油膜阻尼器主動控制方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于RBF神經網絡PID優化的擠壓油膜阻尼器主動控制方法。其步驟為：通過數據采集模塊獲取轉子系統的狀態參數；將所述狀態參數輸入RBF神經網絡，利用RBF神經網絡對PID控制參數進行在線優化；基于優化后的PID參數，通過壓電陶瓷控制器驅動壓電陶瓷促動器，調節擠壓油膜阻尼器的阻尼力，實現對轉子系統振動的主動控制。本發明融合RBF神經網絡非線性逼近與PID控制穩定性，解決傳統被動控制的遲滯、鎖死問題，實現轉子系統振動的主動抑制，大大提升了控制精度與可靠性。

本發明授權一種基于RBF神經網絡PID優化的擠壓油膜阻尼器主動控制方法在權利要求書中公布了：1.一種基于RBF神經網絡PID優化的擠壓油膜阻尼器主動控制方法，其特征在于，包括以下步驟： 通過數據采集模塊獲取轉子系統的狀態參數，所述轉子系統包括轉盤、轉軸、軸承、軸承座和擠壓油膜阻尼器；轉盤對稱安裝于轉軸的中間位置，用于模擬旋轉設備的負載；轉軸兩端通過軸承支承于軸承座內，擠壓油膜阻尼器安裝于軸承座與軸承之間； 將所述狀態參數輸入RBF神經網絡，利用RBF神經網絡對PID控制參數進行在線優化；具體為：建立油膜厚度與振動幅值的非線性映射模型，采用梯度下降法在線優化PID控制器的比例、積分、微分參數，當振動幅值超過預設閾值時，生成位移控制電壓后，通過閉環反饋調節油膜厚度實施主動振動抑制； RBF神經網絡隱含層節點數根據轉子模態數動態調整，具體調整規則為：a初始隱含層節點數N0設定為當前轉子系統主導模態數的2倍；b實時計算神經網絡輸出與期望值的均方誤差E，若E連續超過閾值Eth達3個控制周期，則增加2個隱含層節點；c若E持續低于0.5Eth達10個控制周期，則減少1個隱含層節點；d節點數調整范圍限定為N0±30%；輸出層包含PID參數增量△Kp、△Ki、△Kd和油膜位移Δh； 基于優化后的PID參數，通過壓電陶瓷控制器驅動壓電陶瓷促動器，調節擠壓油膜阻尼器的阻尼力，實現對轉子系統振動的主動控制。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人湖南科技大學，其通訊地址為：411100 湖南省湘潭市雨湖區石馬頭；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。