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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利一种伺服控制系统及神经网络前馈控制器训练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：CN115759215B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202211294257.3，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种伺服控制系统及神经网络前馈控制器训练方法是由李敏;孙凡茗;陈涛涛;金思芃;刘恋奇;陈曦设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种伺服控制系统及神经网络前馈控制器训练方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种伺服控制系统及神经网络前馈控制器训练方法，包括：加减运算器、反馈控制器、神经网络前馈控制器、加法运算器和被控对象；采用迭代学习控制方法学习多个不同参考轨迹的最优前馈控制信号，确定神经网络的输入与输出；选择神经网络的架构与训练算法，利用遗传算法优化神经网络的超参数，根据参考轨迹和最优前馈控制信号训练神经网络前馈控制器，建立参考轨迹与最优前馈控制信号之间的映射关系；在伺服运动控制中，神经网络前馈控制器根据参考轨迹实时预测最优前馈控制信号，补偿参考轨迹引入的轨迹跟踪误差。本发明综合了迭代学习控制与神经网络的优点，使得伺服控制系统在重复性运动与非重复性运动中均能实现优良的轨迹跟踪性能。

本发明授权一种伺服控制系统及神经网络前馈控制器训练方法在权利要求书中公布了：1.一种伺服控制系统，其特征在于，包括：加减运算器、反馈控制器、神经网络前馈控制器、加法运算器和被控对象； 所述加减运算器的输入端连接参考轨迹和所述被控对象的输出端；所述加减运算器的输出端连接所述反馈控制器的输入端；所述神经网络前馈控制器的输入端连接参考轨迹；所述反馈控制器的输出端和所述神经网络前馈控制器的输出端连接所述加法运算器的输入端；所述加法运算器的输出端连接所述被控对象的输入端； 所述加减运算器获取参考轨迹和所述被控对象输出的位置信号，进行求差运算生成轨迹跟踪误差，将轨迹跟踪误差输出至所述反馈控制器；所述反馈控制器根据轨迹跟踪误差生成反馈控制信号；所述神经网络前馈控制器根据参考轨迹实时预测最优前馈控制信号；所述加法运算器获取所述反馈控制器输出的反馈控制信号和所述神经网络前馈控制器输出的最优前馈控制信号，进行求和运算生成总控制信号，将总控制信号输出至所述被控对象；所述被控对象在总控制信号的驱动下进行轨迹跟踪运动； 其中，神经网络前馈控制器是通过采用迭代学习控制方法学习多个不同参考轨迹的最优前馈控制信号来训练神经网络得到。

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