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龙图腾网恭喜济南大学;南方科技大学申请的专利塔式吊车自适应神经网络控制方法、系统、介质及设备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：CN119556553B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510123403.3，技术领域涉及：G05B11/42；该发明授权塔式吊车自适应神经网络控制方法、系统、介质及设备是由张梦华;刘卫振;王萍;段广仁设计研发完成，并于2025-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本塔式吊车自适应神经网络控制方法、系统、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及塔式吊车控制技术领域，本发明公开了塔式吊车自适应神经网络控制方法、系统、介质及设备，包括：基于塔式吊车系统参数，以自适应神经网络作为控制器，驱动辅助向量、可驱动误差向量和欠驱动状态向量收敛，以不断调整输入权重向量和估计误差的估计值，使控制器生成控制输入，结合由死区特性引起的控制输入，得到塔式吊车系统的控制输入，驱动塔式吊车系统的状态向量跟踪期望位置；其中，可驱动误差向量为期望位置与可驱动状态向量之间的误差，可驱动状态向量包括悬臂回转角和台车位移；欠驱动状态向量为负载摆角；辅助向量表示可驱动和欠驱动状态之间耦合关系。大大增强了塔式吊车系统的鲁棒性，且提高了塔式吊车系统的稳定性。

本发明授权塔式吊车自适应神经网络控制方法、系统、介质及设备在权利要求书中公布了：1.塔式吊车自适应神经网络控制方法，其特征在于，包括：获取塔式吊车系统参数和期望位置；基于塔式吊车系统参数，以自适应神经网络作为控制器，驱动辅助向量、可驱动误差向量和欠驱动状态向量收敛，以不断调整输入权重向量和估计误差的估计值，使控制器生成控制输入，基于控制器生成的控制输入，结合由死区特性引起的控制输入，得到塔式吊车系统的控制输入，驱动塔式吊车系统的状态向量跟踪期望位置；其中，可驱动误差向量为期望位置与可驱动状态向量之间的误差，可驱动状态向量包括悬臂回转角和台车位移；欠驱动状态向量为负载摆角；辅助向量表示可驱动和欠驱动状态之间耦合关系；所述辅助向量由状态观测器估计得到，所述状态观测器为：，其中，为辅助向量的估计，以及分别表示输入权重向量和估计误差的估计值，为观测增益矩阵，，，，，为已知名义对角矩阵，为基函数，表示的估计，包含无法直接测量的状态向量，为系统输出，表示由控制方法计算得出的原控制输入向量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人济南大学;南方科技大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市市中区南辛庄西路336号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。