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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种液压机调平系统神经网络自适应超螺旋滑模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：CN118034057B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202410289859.2，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种液压机调平系统神经网络自适应超螺旋滑模控制方法是由杜恒;罗嘉合;张志忠;黄惠;伍烨;李苏;倪连森;廖青龙;李泽荣;王浩杰设计研发完成，并于2024-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种液压机调平系统神经网络自适应超螺旋滑模控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种液压机调平系统神经网络自适应超螺旋滑模控制方法，包括以下步骤：建立考虑活动梁模型的液压机被动式四角调平系统数学模型；基于RBF神经网络原理，实现对系统模型中未知部分的逼近；根据所建立的数学模型，将上述RBF神经网络与滑模控制相结合，设计超螺旋滑模位置闭环，以最高缸位移为虚拟轴，四个调平缸分别跟踪虚拟轴，达到四缸同步控制要求；基于所设计的神经网络超螺旋滑模控制器设计自适应律，在线整定控制器增益；针对所设计的神经网络自适应超螺旋滑模控制器，基于Lyapunov方法，保证整个闭环系统的稳定性和收敛性。本发明可在液压机压制负载过程中存在较大未知干扰以及模型不确定的情况下得到较高的同步控制精度以及良好的鲁棒性。

本发明授权一种液压机调平系统神经网络自适应超螺旋滑模控制方法在权利要求书中公布了：1.一种液压机调平系统神经网络自适应超螺旋滑模控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：在存在参数不确定性以及未知扰动的情况下，建立考虑活动梁模型的液压机被动式四角调平系统动力学方程； 步骤S2：基于RBF神经网络原理，实现对系统模型中未知部分的逼近； 步骤S3：根据所建立的数学模型，将上述RBF神经网络与滑模控制相结合，设计超螺旋滑模位置闭环，以最高缸位移为虚拟轴，四个调平缸分别跟踪虚拟轴，达到四缸同步控制要求； 步骤S4：基于所设计的神经网络超螺旋滑模控制器设计自适应律，在线整定控制器增益； 步骤S5：针对所设计的神经网络自适应超螺旋滑模控制器，基于Lyapunov稳定性理论，保证整个闭环系统的稳定性和收敛性； 步骤S1具体包括： 建立活动梁与四缸耦合的数学模型；液压机具体为三梁四柱式结构，三梁分为上梁、下梁和活动梁，上下梁与四根支撑立柱连接形成压机的整体框架；被动式四角调平对活动梁的四角进行动态调平； 1有沿Z轴方向的移动、绕X轴转动的以及绕Y轴的转动； 定义沿Z轴向上移动方向为正，绕X轴以及绕Y轴的转动逆时针方向为正；根据牛顿第二定律和刚体定轴转动定律，活动梁的动力学模型如下： ，式中，为活动梁及上模具的总质量；为活动梁的位移；为活动梁的加速度；为驱动缸对活动梁的调平液压力；为号调平缸的调平力；为活动梁受到的外负载力；、分别为绕X轴、Y轴的转动惯量；、分别为绕X轴、Y轴的偏转角；、分别为绕X轴、Y轴的偏转角加速度；、分别为X轴、Y轴两调平缸距离的一半；、分别为活动梁收到的X轴、Y轴方向上的偏载力矩； 活动梁加速度与角加速度之间的关系： ，在四角调平系统中，有杆腔压力通过减压阀设定为恒定值，通过调节无杆腔压力来控制各缸的调平力输出，达到控制目标； 建立四角调平系统液压模型，通过伺服比例阀控制非对称缸，其中一个调平缸液压模型表示为： ，式中，为j号调平缸无杆腔流量；为j号调平缸位移；为j号调平缸速度；为j号调平缸加速度；A、a分别为调平缸无杆腔、有杆腔面积；、分别为内、外泄漏系数、、分别为j号调平缸无杆腔、有杆腔压力；为无杆腔的初始容积；为油液有效体积弹性模量；为伺服比例阀的流量系数；W为面积梯度；为阀芯位移；为油液密度；为泵源压力；为活塞杆质量；为粘性阻尼系数；为负载弹簧刚度；为j号调平缸所受外负载力大小； 由式-可得各个调平缸的动力学方程： ，根据现代控制理论，选取状态变量，输入为阀口开度，输出为液压缸速度y；写出调平系统3阶基于控制导向的非线性状态方程如下： ，式中，；；和都为非线性函数；为干扰。

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