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龙图腾网获悉浙江大学先进电气装备创新中心;浙江大学申请的专利一种伺服电机系统控制参数智能优化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：CN118938686B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411187765.0，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种伺服电机系统控制参数智能优化方法是由曹彦飞;李鸿杰;史婷娜设计研发完成，并于2024-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种伺服电机系统控制参数智能优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种伺服电机系统控制参数智能优化方法，该方法通过构建径向基函数优化网络，以给定位置轨迹的特征参数作为优化网络的输入，控制参数作为输出，直接对伺服电机系统多个控制参数进行优化；优化过程需要训练径向基函数网络，以给定位置轨迹和实际位置轨迹的均方误差作为损失函数，利用梯度方向传播算法更新径向基函数网络待定参数，当网络参数收敛时，输出的控制参数即优化完成的最优控制参数。因此，本发明的特点在于网络结构简单，计算量小，无需了解伺服系统控制结构，可高效完成多参数的同时优化。

本发明授权一种伺服电机系统控制参数智能优化方法在权利要求书中公布了：1.一种伺服电机系统控制参数智能优化方法，包括如下步骤： 1确定径向基函数网络的输入和输出，其中所述径向基函数网络的输入包括给定的参考位置轨迹曲线，所述径向基函数网络的输出包括待优化的多个控制参数，所述多个控制参数与三环控制系统结构相关联； 2设计径向基函数网络的结构； 3对径向基函数网络进行训练，并利用径向基函数网络对伺服电机系统控制参数进行预测优化； 其中所述步骤3中对径向基函数网络进行训练的具体过程如下： 3.1初始化径向基函数网络参数； 3.2将由参考位置轨迹生成的位置轨迹曲线特征向量输入至径向基函数网络，得到伺服电机系统控制参数； 3.3在该伺服电机系统控制参数下控制伺服电机跟踪参考位置轨迹，获取伺服电机的实际位置轨迹； 3.4根据实际位置轨迹与参考位置轨迹之间的误差，计算径向基函数网络的损失函数； 3.5利用损失函数通过梯度下降法对径向基函数网络进行反向传播，并更新径向基函数网络参数； 3.6反复执行步骤3.2～3.5使径向基函数网络参数不断迭代更新，直至损失函数或达到最大迭代次数； 其中对所述控制参数进行预测优化的步骤包括：根据所述参考位置轨迹曲线和当前跟踪误差多轮次调节网络参数，直到输出最优控制参数。

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浙江大学先进电气装备创新中心;浙江大学，其通讯地址为：311107 浙江省杭州市余杭区仁和街道永泰路2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”。

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