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龙图腾网获悉中南大学;长沙德岭仪器科技有限公司申请的专利基于模糊神经网络的实时混合试验加载装置时滞补偿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：CN118090102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202410093233.4，技术领域涉及：G01M7/02；该发明授权基于模糊神经网络的实时混合试验加载装置时滞补偿方法是由国巍;李金鸿;雷琪;汪铖设计研发完成，并于2024-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模糊神经网络的实时混合试验加载装置时滞补偿方法在说明书摘要公布了：本申请涉及振动台控制技术领域，尤其涉及一种基于模糊神经网络的实时混合试验加载装置时滞补偿方法。该振动台的时滞补偿方法包括：获取当前时刻输入信息和当前时刻偏差信息；基于当前时刻输入信息、当前时刻偏差信息和预设模型创建时滞补偿算法；基于时滞补偿算法对振动台进行时滞补偿。本申请将模糊神经网络与现有的APE算法相结合，提出一种新的技术方案。模糊神经网络实时估计系统时滞以及幅值超调系数，实现对不同频段信号的时滞补偿，提高参数估计的准确性，克服了高频信号的时滞补偿信号超调问题和时滞过补偿问题。提高了APE算法在实时混合试验中振动台时滞补偿的稳定性，改善了算法对高频信号复现时滞的补偿能力。

本发明授权基于模糊神经网络的实时混合试验加载装置时滞补偿方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模糊神经网络的实时混合试验加载装置时滞补偿方法，其特征在于，所述方法包括： 获取当前时刻输入信息和当前时刻偏差信息；其中，所述当前时刻输入信息包括当前时刻期望位移、速度和加速度；所述当前时刻偏差信息包括当前时刻期望位移与输出位移的偏差； 基于所述当前时刻输入信息、所述当前时刻偏差信息和预设模型创建时滞补偿算法；所述基于所述当前时刻输入信息和所述当前时刻偏差信息与预设模型创建的时滞补偿算法，包括： 基于所述当前时刻输入信息和所述当前时刻偏差信息获取系统时滞和幅值系数；基于所述系统时滞、所述幅值系数和所述预设模型创建时滞补偿算法； 所述基于所述系统时滞和所述幅值系数与预设模型创建的时滞补偿算法为：其中，为幅值系数；分别为k、k-1、k-2和k-3时刻输入的位移信号；为系统时滞后的预测值；为拉格朗日系数，由所述系统时滞确定； 所述拉格朗日系数计算式为：其中，，为过程变量，表征系统的采样时间，表征系统时滞； 所述方法还包括： 基于所述当前时刻期望位移、速度和加速度和所述当前时刻期望位移与输出位移的偏差进行模糊神经网络模型训练，确定所述幅值系数和所述系统时滞；基于所述时滞补偿算法对振动台进行时滞补偿。

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