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龙图腾网获悉湖南科技大学申请的专利一种基于RBF神经网络PID优化的挤压油膜阻尼器主动控制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：CN120370669B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510858390.4，技术领域涉及：G05B11/42；该发明授权一种基于RBF神经网络PID优化的挤压油膜阻尼器主动控制方法是由宾光富;王茂;李超;潘阳;李坚;王维民;冯坤;何立东;吴宇设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于RBF神经网络PID优化的挤压油膜阻尼器主动控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于RBF神经网络PID优化的挤压油膜阻尼器主动控制方法。其步骤为：通过数据采集模块获取转子系统的状态参数；将所述状态参数输入RBF神经网络，利用RBF神经网络对PID控制参数进行在线优化；基于优化后的PID参数，通过压电陶瓷控制器驱动压电陶瓷促动器，调节挤压油膜阻尼器的阻尼力，实现对转子系统振动的主动控制。本发明融合RBF神经网络非线性逼近与PID控制稳定性，解决传统被动控制的迟滞、锁死问题，实现转子系统振动的主动抑制，大大提升了控制精度与可靠性。

本发明授权一种基于RBF神经网络PID优化的挤压油膜阻尼器主动控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于RBF神经网络PID优化的挤压油膜阻尼器主动控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过数据采集模块获取转子系统的状态参数，所述转子系统包括转盘、转轴、轴承、轴承座和挤压油膜阻尼器；转盘对称安装于转轴的中间位置，用于模拟旋转设备的负载；转轴两端通过轴承支承于轴承座内，挤压油膜阻尼器安装于轴承座与轴承之间； 将所述状态参数输入RBF神经网络，利用RBF神经网络对PID控制参数进行在线优化；具体为：建立油膜厚度与振动幅值的非线性映射模型，采用梯度下降法在线优化PID控制器的比例、积分、微分参数，当振动幅值超过预设阈值时，生成位移控制电压后，通过闭环反馈调节油膜厚度实施主动振动抑制； RBF神经网络隐含层节点数根据转子模态数动态调整，具体调整规则为：a初始隐含层节点数N0设定为当前转子系统主导模态数的2倍；b实时计算神经网络输出与期望值的均方误差E，若E连续超过阈值Eth达3个控制周期，则增加2个隐含层节点；c若E持续低于0.5Eth达10个控制周期，则减少1个隐含层节点；d节点数调整范围限定为N0±30%；输出层包含PID参数增量△Kp、△Ki、△Kd和油膜位移Δh； 基于优化后的PID参数，通过压电陶瓷控制器驱动压电陶瓷促动器，调节挤压油膜阻尼器的阻尼力，实现对转子系统振动的主动控制。

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