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龙图腾网恭喜曲阜师范大学申请的专利基于模型参考的机舱悬浮系统RBF神经网络自适应解耦控制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：CN113051834B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202110392579.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于模型参考的机舱悬浮系统RBF神经网络自适应解耦控制方法是由褚晓广;周洁;蔡彬;马骢;李文玉;王伟超设计研发完成，并于2021-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模型参考的机舱悬浮系统RBF神经网络自适应解耦控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模型参考的机舱悬浮系统RBF神经网络自适应解耦控制方法，构建含轴向、俯仰两自由度运动的机舱两端悬浮模型，将模型参考自适应控制与RBF神经网络相结合，借助参考模型严格线性无耦合特点及RBF神经网络无限逼近能力，基于模型偏差设计RBF神经网络自适应控制器，使悬浮系统模型完全逼近参考模型，从而实现完全解耦，线性跟踪控制器以解耦后的悬浮系统为参考，完成机舱悬浮跟踪控制。本发明将极大提升机舱悬浮跟踪、干扰抑制以及两端悬浮同步性能，有利于风力机舱悬浮下偏航对风，同时对较重悬浮物的多点悬浮控制具有较强指导意义。

本发明授权基于模型参考的机舱悬浮系统RBF神经网络自适应解耦控制方法在权利要求书中公布了：1.基于模型参考的机舱悬浮系统RBF神经网络自适应解耦控制方法，其特征在于：将机舱两端耦合悬浮系统转化为单端悬浮独立控制，构建了单端悬浮线性解耦模型，借助RBF神经网络的无限逼近能力，将机舱单端悬浮系统无限逼近单端悬浮线性解耦模型，实现机舱两端悬浮系统解耦和干扰抑制，同时为悬浮变流器提供悬浮电流参考；所述单端悬浮线性解耦模型采用三阶线性无耦合稳定系统模型；所述单端悬浮独立控制是在模型参考自适应控制基础上引入了RBF神经网络，设计基于模型参考的RBF神经网络自适应控制器和线性跟踪控制器；所述基于模型参考的RBF神经网络自适应控制器采用5个隐含层神经元结构，基于机舱两端悬浮系统和线性解耦模型的模型偏差、模型偏差一阶导数和模型偏差二阶导数，设计RBF神经网络权值的自适应律，并在线进行网络权值的优化调整；所述线性跟踪控制器的有效参考输入由悬浮气隙参考和RBF神经网络自适应控制器输出共同组成，并易于悬浮气隙反馈，生成悬浮气隙跟踪误差、误差一阶导数、以及跟踪误差二阶导数作为状态反馈控制输入，完成机舱悬浮跟踪控制，实现两端悬浮解耦和两端悬浮同步控制。

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