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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利直流无刷电机的超调可控神经网络反步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：CN118739929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202410900122.X，技术领域涉及：H02P21/00；该发明授权直流无刷电机的超调可控神经网络反步控制方法是由杨学博;郑晓龙;王星设计研发完成，并于2024-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本直流无刷电机的超调可控神经网络反步控制方法在说明书摘要公布了：直流无刷电机的超调可控神经网络反步控制方法，涉及非线性系统控制领域，针对现有反步法无法对直流无刷电机的超调量进行准确调节的问题，本申请相较于其他的自适应神经网络反步控制方法，不仅可以稳定闭环系统，而且可以根据所提出的参数设置规则预先确定系统的超调量。进而解决了现有反步法无法对直流无刷电机的超调量进行准确调节的问题。

本发明授权直流无刷电机的超调可控神经网络反步控制方法在权利要求书中公布了：1.直流无刷电机的超调可控神经网络反步控制方法，其特征在于，所述方法包括： 利用控制器的控制信号作为直流无刷电机系统的输入对直流无刷电机系统进行控制，得到实际转速输出； 所述控制器及控制信号的设计过程具体为： 步骤一：确定状态变量、状态变量，并根据状态变量、状态变量、直流无刷电机系统的控制信号以及直流无刷电机系统的输出信号，建立含有系统未知非线性项的二维状态空间模型，使系统转速输出跟踪目标信号，其中，表示转速，表示电流； 步骤二：定义误差变量和，所述误差变量和表示为： 其中，表示待设计的虚拟控制函数； 步骤三：获取的一阶导，并利用指令滤波器近似，对系统未知非线性项进行重构； 步骤四：利用重构后的系统未知非线性项设计虚拟控制函数； 步骤五：根据虚拟控制函数，得到，进而得到的一阶导，之后基于，并引入自适应神经网络，设计神经网络权值更新律及控制信号，控制信号表示为： 其中，为径向基函数神经网络，，和为用于控制系统超调量的设计参数，，和分别为每个相绕组的自感和两个相绕组之间的互感； 步骤六：设计李雅普诺夫稳定性判据，并利用李雅普诺夫稳定性判据得到控制器参数，进而得到控制器，控制器的输出为控制信号； 所述步骤四中虚拟控制函数表示为： ； 此外， 1如果，，其中，则； 2如果，，其中，则 其中，为有界常数，、、为设计参数，为0时刻的跟踪误差，为系统超调量，为的估计值，，为转动惯量，为反电动势系数，为极对数。

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