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龙图腾网获悉浙江通势达电动技术有限公司申请的专利基于智能算法的电机控制器研发方法及研发系统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：CN120428592B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510500414.9，技术领域涉及：G05B17/02；该发明授权基于智能算法的电机控制器研发方法及研发系统是由张俊昕;江洋;王艳杰;鲍旭文;鲁翔;鲁瑶设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智能算法的电机控制器研发方法及研发系统在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种基于智能算法的电机控制器研发方法及研发系统。该方法包括：对电机进行参数辨识后用自适应微分进化算法优化PID参数；以最优PID参数构建双回路控制结构；基于优化的双回路结构设计虚拟传感器并得到健康指数；融合多源信号得到融合速度信号；据此实现反步滑模控制器并完成系统验证。本申请通过融合多种智能算法和虚拟传感器技术，构建一种具有高容错能力的电机控制系统，即使在传感器异常或失效的情况下，也能保持电机的基本运行性能，提高系统的可靠性和安全性。

本发明授权基于智能算法的电机控制器研发方法及研发系统在权利要求书中公布了：1.一种基于智能算法的电机控制器研发方法，其特征在于，所述基于智能算法的电机控制器研发方法包括： 对电机系统进行参数辨识，得到电机参数，并将所述电机参数输入自适应微分进化算法，对PID控制器进行参数优化，得到最优PID控制参数； 根据所述最优PID控制参数构建电机双回路控制结构，并进行参数调整，得到优化后的双回路控制结构； 基于所述优化后的双回路控制结构，设计扩展卡尔曼滤波器和滑模观测器作为虚拟传感器，并构建故障特征向量，得到传感器健康指数； 将所述传感器健康指数与实际传感器、虚拟传感器信号输入神经网络计算权重系数并进行信号融合，得到融合速度信号，包括：设计三层前馈神经网络结构，包含输入层四个神经元、隐藏层八个神经元和输出层一个神经元，形成投票算法的基础框架；将实际传感器信号、扩展卡尔曼滤波器虚拟传感器信号、滑模观测器虚拟传感器信号及传感器健康指数组合为输入向量；对所述输入向量进行归一化处理，将数值范围调整至零至一之间，得到标准化的神经网络输入数据；采集包含五千组正常工况和故障工况的数据样本，对所述神经网络进行训练，得到网络权值和阈值；对训练完成的神经网络进行在线计算，输出三个信号源的权重系数，并确保权重系数之和为一；根据所述权重系数对实际传感器信号、扩展卡尔曼滤波器信号和滑模观测器信号进行加权求和，得到融合速度信号，并基于传感器健康指数将控制系统划分为正常模式、降级模式和应急模式，对应不同的权重系数分配方案，在不同模式下对融合速度信号进行有效性验证； 根据所述融合速度信号，实现带双积分滑动面的反步滑模控制器，完成电机控制系统硬件设计与性能验证。

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