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龙图腾网获悉中铁西南科学研究院有限公司;中铁八局集团第三工程有限公司申请的专利基于神经网络的大跨桥梁转体就位控制方法及计算机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：CN121051852B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511591667.8，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权基于神经网络的大跨桥梁转体就位控制方法及计算机系统是由傅贤超;江勇;李文文;李超;邹伟;胡超;周高旗;张兰芳;翁友华;任东华;李宇和;李捷;曹文;黎育文;赵炯;李鹏东;龙波;胡安庆;黄基富;陈龙;曾祥军;牛国良;丁兆峰;张鹏飞设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的大跨桥梁转体就位控制方法及计算机系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于神经网络的大跨桥梁转体就位控制方法及计算机系统，通过采集大跨桥梁转体施工过程中生成的转体运动数据序列进行时空特征解耦，得到转体姿态演化特征和环境干扰耦合特征，然后调用预训练的转体动力学预测网络对二者进行联合动力学建模，生成转体过程的状态预测序列，接着，将状态预测序列与预设的转体目标轨迹序列进行偏差比对，生成包含位置偏差量和姿态偏差量的转体偏差风险评估矩阵，最后基于转体偏差风险评估矩阵驱动转体控制参数优化网络进行补偿计算，生成包含牵引力调节系数和转速修正值的转体就位控制指令集，并将转体就位控制指令集传输至转体驱动系统。通过本发明可以提升大跨桥梁转体就位控制的精准性和可靠性。

本发明授权基于神经网络的大跨桥梁转体就位控制方法及计算机系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的大跨桥梁转体就位控制方法，其特征在于，所述方法包括： 采集大跨桥梁转体施工过程中生成的转体运动数据序列，所述转体运动数据序列包含按预设采样频率同步采集的具有时间戳标记的多组监测数据单元； 对所述转体运动数据序列进行时空特征解耦，得到所述监测数据单元中的转体姿态演化特征和环境干扰耦合特征； 调用预训练的转体动力学预测网络对所述转体姿态演化特征和所述环境干扰耦合特征进行联合动力学建模，生成转体过程的状态预测序列； 将所述状态预测序列与预设的转体目标轨迹序列进行偏差比对，生成包含位置偏差量和姿态偏差量的转体偏差风险评估矩阵； 基于所述转体偏差风险评估矩阵驱动转体控制参数优化网络进行补偿计算，生成包含牵引力调节系数和转速修正值的转体就位控制指令集，并将所述转体就位控制指令集传输至转体驱动系统；其中，转体控制参数优化网络是用于根据转体偏差风险评估矩阵优化转体控制参数的神经网络；该过程具体包括： 将所述转体偏差风险评估矩阵输入转体控制参数优化网络的偏差特征提取层，通过卷积神经网络对所述转体偏差风险评估矩阵进行深度特征挖掘，生成高维偏差特征向量； 将所述高维偏差特征向量输入所述转体控制参数优化网络的风险分级处理层，通过全连接层和激活处理计算不同偏差等级的概率分布，确定当前转体偏差的风险等级标签； 根据所述风险等级标签从预设的控制策略库中调用对应的参数调节规则，所述参数调节规则包含牵引力调节系数的调整方向和转速修正值的计算方法； 将所述高维偏差特征向量和所述参数调节规则输入所述转体控制参数优化网络的补偿计算层，通过非线性映射层进行非线性映射处理，生成初步牵引力调节系数和初步转速修正值； 对所述初步牵引力调节系数和初步转速修正值进行边界约束处理，确保其数值落在预设的安全取值范围内，生成最终的牵引力调节系数和转速修正值； 将所述牵引力调节系数和转速修正值按时间戳顺序排列，生成与转体过程时间轴对齐的转体就位控制指令集，所述转体就位控制指令集的每个指令单元包含对应时间戳的牵引力调节系数和转速修正值。

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